Спрос на костюме женские осенние

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 костюмы женские утепленные
45
182.4 %
38 239
38 239
airware 84975.5 %
Перегретая
осенние костюмы женские с юбкой
1 268
824.5 %
37 121
37 121
airware 2927.52 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой
1 098
2628 %
37 115
37 115
airware 3380.24 %
Перегретая
осенние женские костюмы с юбкой
240
550 %
37 009
37 009
airware 15420.4 %
Перегретая
осенние костюмы с юбкой женские
192
21.6 %
36 934
36 934
airware 19236.5 %
Перегретая
костюмы осенние женские с юбкой
182
121.7 %
36 919
36 919
airware 20285.2 %
Перегретая
женские осенние костюмы с юбкой
172
199.3 %
36 884
36 884
airware 21444.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров спортивные
37
2.9 %
35 638
35 638
airware 96318.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные больших размеров
66
4.1 %
35 638
35 638
airware 53997 %
Перегретая
осенние спортивные костюмы женские больших размеров
49
21.5 %
35 638
35 638
airware 72730.6 %
Перегретая
женские спортивные костюмы больших размеров осенние
795
102.9 %
35 638
35 638
airware 4482.77 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осенние больших размеров
35
134.2 %
35 638
35 638
airware 101823 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные теплые
175
93.4 %
23 466
23 466
airware 13409.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
182
275 %
23 456
23 456
airware 12887.9 %
Перегретая
осенние спортивные костюмы женские теплые
43
1025 %
23 021
23 021
airware 53537.2 %
Перегретая
осенние костюмы женские спортивные теплые
39
168.2 %
23 003
23 003
airware 58982.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые спортивные
139
611.9 %
22 987
22 987
airware 16537.4 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
109
78.2 %
22 866
22 866
airware 20978 %
Перегретая
осенние брючные костюмы женские больших размеров
49
12.6 %
21 260
21 260
airware 43387.8 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные больших размеров
286
30.8 %
21 257
21 257
airware 7432.52 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные больших размеров
117
0.4 %
20 892
20 892
airware 17856.4 %
Перегретая
осенние костюмы женские на работу
102
72.9 %
17 491
17 491
airware 17148 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные классика
122
178.4 %
15 638
15 638
airware 12818 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой нарядные
66
160 %
12 172
12 172
airware 18442.4 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров нарядные брючные осенние нарядные
92
9150 %
9 317
9 317
airware 10127.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние вязаные
44
930 %
9 074
9 074
airware 20622.7 %
Перегретая
осенние костюмы женские вязаные
54
650 %
8 970
8 970
airware 16611.1 %
Перегретая
осенние костюмы женские пинтерест
42
23.1 %
8 954
8 954
airware 21319.1 %
Перегретая
осенние вязаные костюмы женские
119
185.2 %
8 924
8 924
airware 7499.16 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших размеров праздничные осенние
206
185.5 %
8 446
8 446
airware 4100 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой длинной
210
155 %
8 158
8 158
airware 3884.76 %
Перегретая
осенние костюмы женские с юбкой длинной
169
1458.3 %
8 111
8 111
airware 4799.41 %
Перегретая
костюмы женские осенние беларусь
54
157.7 %
6 756
6 756
airware 12511.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические с юбкой
56
1916.7 %
6 372
6 372
airware 11378.6 %
Перегретая
осенние костюмы женские больших размеров теплые
60
716.7 %
6 360
6 360
airware 10600 %
Перегретая
костюмы с жилеткой женские осенние
126
65.6 %
5 957
5 957
airware 4727.78 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские с юбкой
72
268.2 %
5 796
5 796
airware 8050 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые с юбкой
68
516.7 %
5 793
5 793
airware 8519.12 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые с юбкой
65
212.5 %
5 786
5 786
airware 8901.54 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые больших размеров
80
145.1 %
5 730
5 730
airware 7162.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров с юбкой
55
69.6 %
4 019
4 019
airware 7307.27 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой больших размеров
183
456.7 %
4 008
4 008
airware 2190.16 %
Перегретая
осенние костюмы женские больших размеров с юбкой
51
29.7 %
4 007
4 007
airware 7856.86 %
Перегретая
осенние костюмы женские с юбкой больших размеров
48
5.6 %
4 000
4 000
airware 8333.33 %
Перегретая
белорусские костюмы женские с юбками осенние
43
166.2 %
1 563
1 563
airware 3634.88 %
Перегретая
ботинки осенние женские под спортивный костюм
41
170.6 %
477
477
airware 1163.41 %
Перегретая
алладины женские осенние костюм
135
153.1 %
201
201
airware 148.89 %
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