Спрос на женские тёплые платья

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
платья зимние женские теплые
2 546
279.6 %
40 435
40 435
airware 1588.18 %
Перегретая
зимние платья женские теплые
2 113
251.4 %
40 429
40 429
airware 1913.35 %
Перегретая
теплые платья женские на зиму
161
195 %
40 416
40 416
airware 25103.1 %
Перегретая
теплые зимние платья женские
65
153.2 %
40 383
40 383
airware 62127.7 %
Перегретая
теплые платья женские зимние
632
342.6 %
40 312
40 312
airware 6378.48 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
46
152.2 %
40 281
40 281
airware 87567.4 %
Перегретая
платья женские зимние теплые
401
246.6 %
40 264
40 264
airware 10040.9 %
Перегретая
теплые платья женские на осень длинные
1 352
274.2 %
39 811
39 811
airware 2944.6 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
126
263.6 %
39 811
39 811
airware 31596 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень длинные
107
241.1 %
39 811
39 811
airware 37206.5 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные
899
316 %
39 811
39 811
airware 4428.36 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
204
547.6 %
39 811
39 811
airware 19515.2 %
Перегретая
платья женские теплые длинные
331
181.3 %
35 681
35 681
airware 10779.8 %
Перегретая
женские теплые платья длинные
65
241.2 %
35 460
35 460
airware 54553.8 %
Перегретая
длинные платья женские теплые
107
2090 %
35 347
35 347
airware 33034.6 %
Перегретая
теплые длинные платья женские
435
334.3 %
35 347
35 347
airware 8125.75 %
Перегретая
платья теплые длинные женские
94
833.3 %
35 328
35 328
airware 37583 %
Перегретая
платья теплые женские длинные
93
225.5 %
35 327
35 327
airware 37986 %
Перегретая
теплые платья женские длинные
236
352.6 %
35 292
35 292
airware 14954.2 %
Перегретая
теплый платья женские длинные
217
205 %
35 275
35 275
airware 16255.8 %
Перегретая
платья женские длинные теплые
77
400 %
35 183
35 183
airware 45692.2 %
Перегретая
длинные теплые платья женские
173
251.2 %
35 159
35 159
airware 20323.1 %
Перегретая
теплые платья длинные женские
154
152 %
35 143
35 143
airware 22820.1 %
Перегретая
платья женские теплое длинное
60
322.7 %
35 080
35 080
airware 58466.7 %
Перегретая
платья длинные женские теплые
63
225 %
35 039
35 039
airware 55617.5 %
Перегретая
женские платья теплые длинные
66
179.4 %
35 038
35 038
airware 53087.9 %
Перегретая
платья с длинным рукавом женские теплые
55
279.2 %
33 027
33 027
airware 60049.1 %
Перегретая
платья женские повседневные теплые
640
156 %
31 373
31 373
airware 4902.03 %
Перегретая
платья женские теплые повседневные
124
394.4 %
30 134
30 134
airware 24301.6 %
Перегретая
платья трикотажные женские теплые
638
195 %
27 622
27 622
airware 4329.47 %
Перегретая
трикотажные теплые платья женские
45
165.4 %
27 585
27 585
airware 61300 %
Перегретая
платья женские теплые трикотажные
367
207.5 %
27 581
27 581
airware 7515.26 %
Перегретая
теплые трикотажные платья женские
143
426.3 %
27 503
27 503
airware 19232.9 %
Перегретая
платья женские трикотажные теплые
62
155.1 %
27 342
27 342
airware 44100 %
Перегретая
теплые платья женские на осень 2025
188
152.2 %
24 301
24 301
airware 12926.1 %
Перегретая
платья женские офисные теплые
102
156.2 %
23 549
23 549
airware 23087.3 %
Перегретая
тёплые платья больших размеров женские
37
235 %
21 623
21 623
airware 58440.5 %
Перегретая
женские платья больших размеров теплые
35
3550 %
21 607
21 607
airware 61734.3 %
Перегретая
тёплые женские платья больших размеров
57
228.1 %
21 601
21 601
airware 37896.5 %
Перегретая
женские тёплые платья больших размеров
59
197.5 %
21 596
21 596
airware 36603.4 %
Перегретая
платья теплое женское больших размеров
149
251.4 %
21 139
21 139
airware 14187.2 %
Перегретая
женские теплые платья больших размеров
262
242.6 %
21 119
21 119
airware 8060.69 %
Перегретая
теплые платья женские больших размеров
202
264.9 %
21 073
21 073
airware 10432.2 %
Перегретая
платья теплые женские больших размеров
155
236.7 %
20 986
20 986
airware 13539.4 %
Перегретая
женские платья теплые больших размеров
104
276.1 %
20 747
20 747
airware 19949 %
Перегретая
платья теплые больших размеров женские
789
253.9 %
19 468
19 468
airware 2467.43 %
Перегретая
платья женские теплые больших размеров
431
273.3 %
19 417
19 417
airware 4505.1 %
Перегретая
теплые платья больших размеров женские
362
282.1 %
19 416
19 416
airware 5363.54 %
Перегретая
теплые женские платья больших размеров
317
250.6 %
19 404
19 404
airware 6121.14 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень теплые
42
155 %
18 829
18 829
airware 44830.9 %
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