Спрос на женский 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
2 510
247.6 %
40 379
40 379
airware 1608.73 %
Перегретая
платья праздничные женские
2 480
491.3 %
134 095
134 095
airware 5407.06 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
2 430
8950 %
125 614
125 614
airware 5169.3 %
Перегретая
джинсовые платья женские
2 370
165.5 %
6 236
6 236
airware 263.12 %
Перегретая
ремень женский для платья тонкий
2 339
897 %
27 419
27 419
airware 1172.25 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние
2 328
286.3 %
133 184
133 184
airware 5720.96 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
2 317
218.6 %
166 606
166 606
airware 7190.59 %
Перегретая
ремень женский широкий для платья
2 253
515.5 %
16 834
16 834
airware 747.18 %
Перегретая
платья трикотажные женские
2 234
2547.7 %
90 889
90 889
airware 4068.44 %
Перегретая
женские платья летние
2 153
33.5 %
327 610
327 610
airware 15216.4 %
Перегретая
платья теплые женские
2 083
217 %
61 064
61 064
airware 2931.54 %
Перегретая
платья женские теплые
2 071
207.9 %
61 064
61 064
airware 2948.53 %
Перегретая
турецкие платья женские нарядные
2 045
402 %
4 960
4 960
airware 242.54 %
Перегретая
зимние платья женские теплые
2 024
232 %
39 183
39 183
airware 1935.92 %
Перегретая
платья нарядные женские праздничные
1 986
611 %
207 165
207 165
airware 10431.3 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 982
417 %
166 606
166 606
airware 8405.95 %
Перегретая
платья домашние женские
1 966
1528.2 %
68 576
68 576
airware 3488.1 %
Перегретая
домашние платья женские больших размеров
1 962
648.2 %
23 544
23 544
airware 1200 %
Перегретая
ремень широкий женский для платья
1 959
415.5 %
16 523
16 523
airware 843.44 %
Перегретая
платья вечерние женские праздничные
1 840
428.6 %
130 214
130 214
airware 7076.85 %
Перегретая
женские платья вечерние
1 817
322 %
214 574
214 574
airware 11809.2 %
Перегретая
короткие платья женские
1 751
1801 %
102 852
102 852
airware 5873.9 %
Перегретая
платья для дома женские
1 718
703.2 %
68 582
68 582
airware 3991.97 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 694
958.3 %
162 304
162 304
airware 9581.11 %
Перегретая
платья женские длинные
1 685
3613 %
223 728
223 728
airware 13277.6 %
Перегретая
платья женские осень больших размеров
1 610
208.2 %
127 570
127 570
airware 7923.6 %
Перегретая
длинные платья женские
1 608
1286.9 %
223 728
223 728
airware 13913.4 %
Перегретая
платья женские больших размеров праздничные
1 582
635.9 %
111 358
111 358
airware 7039.06 %
Перегретая
платья длинные женские
1 576
595.3 %
223 728
223 728
airware 14195.9 %
Перегретая
платья офисные женские деловые
1 569
174.5 %
148 507
148 507
airware 9465.07 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 566
180.3 %
178 835
178 835
airware 11419.9 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 552
483.5 %
166 606
166 606
airware 10734.9 %
Перегретая
трикотажные платья женские
1 550
468.4 %
90 850
90 850
airware 5861.29 %
Перегретая
женские вечерние платья
1 528
605.6 %
214 835
214 835
airware 14059.9 %
Перегретая
ремень тонкий женский для платья
1 527
1709.8 %
27 419
27 419
airware 1795.61 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные на свадьбу
1 508
458.7 %
66 159
66 159
airware 4387.2 %
Перегретая
платья женские офисные
1 508
720.2 %
149 984
149 984
airware 9945.89 %
Перегретая
платья белорусские женские
1 498
412.7 %
15 382
15 382
airware 1026.84 %
Перегретая
зимний платья женский
1 487
299.1 %
241 562
241 562
airware 16244.9 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 487
588.8 %
162 304
162 304
airware 10914.9 %
Перегретая
ремни женские для платья
1 486
1521.3 %
70 018
70 018
airware 4711.84 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные
1 483
174.8 %
52 169
52 169
airware 3517.8 %
Перегретая
белые платья женские
1 477
557.8 %
56 051
56 051
airware 3794.92 %
Перегретая
платья женские вечерние на свадьбу
1 466
501.1 %
66 142
66 142
airware 4511.73 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров стильные
1 464
364.2 %
68 288
68 288
airware 4664.48 %
Перегретая
женский ремень для платья
1 446
866.9 %
68 664
68 664
airware 4748.55 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные
1 434
240.4 %
202 894
202 894
airware 14148.8 %
Перегретая
платья лапша женские
1 421
439.3 %
18 523
18 523
airware 1303.52 %
Перегретая
платья с длинным рукавом женские
1 388
214.9 %
141 571
141 571
airware 10199.6 %
Перегретая
платья лапша женские осень
1 384
212.3 %
16 808
16 808
airware 1214.45 %
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