Спрос на женские платья осенние

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
Анализ товаров по ключу
Общее кол-во продаж Значение скрыто
Неудовлетворенный спрос Значение скрыто
Цена закупки Значение скрыто
Цена продажи Значение скрыто
Прибыль Значение скрыто
Наличие на складе Значение скрыто
Контакты поставщиков Значение скрыто
straight Поисковый запрос Запрос
question-mark
То слово или фраза, которые пользователи вводят в поисковую строку
straight Спрос
question-mark
Количествово запросов, набранных пользователями в поисковой строке Количествово запросов, набранных пользователями в поисковой строке / Динамика запроса относительно предыдущего месяца
straight Тренд
question-mark
Динамика запроса относительно предыдущего месяца
straight Предложений
question-mark
Количество товарных карточек по запросу Количество товарных карточек по запросу / Соотношение спроса к предложению
straight Конкуренция
question-mark
Соотношение спроса к предложению
осенние длинные платья женские
96
170 %
146 591
146 591
airware 152699 %
Перегретая
платья осенние женские оверсайз
56
171.7 %
41 513
41 513
airware 74130.4 %
Перегретая
базовые платья женские осенние
52
173.8 %
69 852
69 852
airware 134331 %
Перегретая
осенние платье женское теплое
199
177.6 %
46 409
46 409
airware 23321.1 %
Перегретая
длинные платья женские осенние
746
178.2 %
146 591
146 591
airware 19650.3 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 566
180.3 %
178 835
178 835
airware 11419.9 %
Перегретая
платья осенние женские 2025
1 032
181.3 %
130 245
130 245
airware 12620.6 %
Перегретая
платья свободного кроя женские осенние
164
184.4 %
62 275
62 275
airware 37972.6 %
Перегретая
осенние нарядные платья женские
119
185.2 %
178 835
178 835
airware 150282 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
101
186.5 %
178 835
178 835
airware 177064 %
Перегретая
осенние платья женские вязаные
254
188 %
17 976
17 976
airware 7077.16 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
194
188.6 %
46 406
46 406
airware 23920.6 %
Перегретая
платье женские осенние больших размеров
38
190.7 %
125 614
125 614
airware 330563 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
332
191.3 %
132 021
132 021
airware 39765.4 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
580
194.3 %
46 025
46 025
airware 7935.34 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
458
194.9 %
146 591
146 591
airware 32006.8 %
Перегретая
платья осенние женские
30 441
198.4 %
318 167
318 167
airware 1045.19 %
Перегретая
модные платья 2025 женские осенние
839
199 %
48 625
48 625
airware 5795.59 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
160
199.5 %
46 318
46 318
airware 28948.8 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
134
209.5 %
37 411
37 411
airware 27918.7 %
Перегретая
осенние платье женское короткое
56
210 %
74 821
74 821
airware 133609 %
Перегретая
платья осенние женские больших
303
212.9 %
128 480
128 480
airware 42402.6 %
Перегретая
осенние платье женское больших размеров
307
213.3 %
125 614
125 614
airware 40916.6 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
372
216.1 %
132 021
132 021
airware 35489.5 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
2 317
218.6 %
166 606
166 606
airware 7190.59 %
Перегретая
двойка женская осенние платье
373
220.3 %
1 758
1 758
airware 471.31 %
Перегретая
ботинки осенние женские под платье
126
222.6 %
10 112
10 112
airware 8025.4 %
Перегретая
осенние платья длинные женские
120
231.8 %
146 591
146 591
airware 122159 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров
3 467
249.6 %
125 614
125 614
airware 3623.13 %
Перегретая
платья осенние женские короткие
188
250 %
74 457
74 457
airware 39604.8 %
Перегретая
осенние платья женские вечерние
42
250 %
179 757
179 757
airware 427993 %
Перегретая
женские осенние платья длинные
144
258.7 %
146 591
146 591
airware 101799 %
Перегретая
платья короткие женские осенние
55
270 %
74 831
74 831
airware 136056 %
Перегретая
спортивные платья женские осенние
415
271.9 %
13 035
13 035
airware 3140.96 %
Перегретая
осенние ботинки женские под платье
104
286.4 %
10 072
10 072
airware 9684.62 %
Перегретая
платье осенние женское короткое
77
298.4 %
74 815
74 815
airware 97162.3 %
Перегретая
женские платья больших размеров осенние
58
302.2 %
125 614
125 614
airware 216576 %
Перегретая
платья осенние женские миди
43
302.9 %
122 598
122 598
airware 285112 %
Перегретая
платье женское осенние нарядное
62
308.3 %
178 835
178 835
airware 288444 %
Перегретая
платья осенние женские лапша
48
332.4 %
17 815
17 815
airware 37114.6 %
Перегретая
платья осенние женские мусульманские
217
360 %
7 308
7 308
airware 3367.74 %
Перегретая
женское осенние платье
84
361.1 %
313 493
313 493
airware 373206 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
784
370 %
46 042
46 042
airware 5872.7 %
Перегретая
женские платья осенние больших размеров
91
375 %
125 614
125 614
airware 138037 %
Перегретая
платья длинные женские осенние
190
401.9 %
146 591
146 591
airware 77153.2 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
619
416.3 %
146 591
146 591
airware 23681.9 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
99
416.7 %
127 898
127 898
airware 129190 %
Перегретая
платье осенние женское офисное
38
430 %
132 021
132 021
airware 347424 %
Перегретая
платья осенние женские для беременных
41
460 %
89 097
89 097
airware 217310 %
Перегретая
платье осенние женские
138
495.2 %
313 493
313 493
airware 227169 %
Перегретая

Что даёт анализ топа запросов Wildberries?

Каждый поисковый запрос на Wildberries — это прямой сигнал спроса. Наш инструмент позволяет:
  • Увидеть объём спроса по каждому запросу — сколько раз его вводили за месяц.
  • Оценить динамику тренда: растёт интерес или падает по сравнению с прошлым месяцем.
  • Проанализировать конкуренцию: сколько карточек уже продаётся и насколько рынок насыщен.
  • Рассчитать потенциал ниши: чем ниже соотношение «спрос / предложение», тем выше шанс на быструю окупаемость.

Как работать с топом запросов ВБ?

  1. Не гонитесь за популярностью. Самые популярные запросы на WB (например, «духи», «кофта», «сумка») часто — перегретые ниши с сотнями тысяч карточек и минимальной рентабельностью.
  2. Ищите рост в деталях: запросы вроде «энзимная пудра» могут иметь высокий спрос и при этом — низкую конкуренцию.
  3. Учитывайте сезонность: интерес к «пеналу» или «дневнику» резко падает летом — анализ тренда помогает не ошибиться со сроками запуска.
  4. Сравнивайте формулировки: «лабубу» и «лабубу игрушка» — разные ниши с разным уровнем конкуренции и потенциалом прибыли.

Почему Trenz — лучший способ анализировать топ запросов Вайлдберриз?

  • Данные обновляются регулярно — вы видите актуальную картину рынка.
  • Простая визуализация: рост или падение тренда, уровень конкуренции.
  • Фокус на прибыльности, а не просто на популярности: мы помогаем находить ниши, где реально можно заработать.
telegram-icon