Спрос на костюмы женские

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
женские брючные костюмы больших размеров праздничные
99
416.7 %
24 836
24 836
airware 25086.9 %
Перегретая
костюмы брючные женские праздничные больших размеров
38
140 %
24 811
24 811
airware 65292.1 %
Перегретая
брючные костюмы больших размеров женские праздничные
33
710 %
24 809
24 809
airware 75178.8 %
Перегретая
женские костюмы брючные праздничные больших размеров
214
287.8 %
24 806
24 806
airware 11591.6 %
Перегретая
костюмы женские брючные праздничные больших размеров
125
6200 %
24 779
24 779
airware 19823.2 %
Перегретая
вечерние костюмы женские нарядные с юбкой
47
206.7 %
24 748
24 748
airware 52655.3 %
Перегретая
костюмы женские вечерние с юбкой нарядные
147
362.8 %
24 690
24 690
airware 16795.9 %
Перегретая
костюм с штанами палаццо женские
74
181.2 %
24 675
24 675
airware 33344.6 %
Перегретая
костюмы вечерние женские нарядные с юбкой
101
194.3 %
24 631
24 631
airware 24387.1 %
Перегретая
костюмы женские вечерние нарядные с юбкой
121
201.2 %
24 560
24 560
airware 20297.5 %
Перегретая
новогодние женские костюмы
149
175.2 %
24 462
24 462
airware 16417.4 %
Перегретая
женские новогодние костюмы
128
174.3 %
24 455
24 455
airware 19105.5 %
Перегретая
костюмы новогодние женские
108
186.7 %
24 447
24 447
airware 22636.1 %
Перегретая
костюмы женские на новый год
120
175 %
24 437
24 437
airware 20364.2 %
Перегретая
синие костюмы женские
48
115.5 %
24 236
24 236
airware 50491.7 %
Перегретая
слитные костюмы женские
64
507.1 %
23 927
23 927
airware 37385.9 %
Перегретая
костюмы женские вечерние нарядные брючные
69
2350 %
23 875
23 875
airware 34601.4 %
Перегретая
брючные костюмы женские нарядные вечерние
638
241 %
23 584
23 584
airware 3696.55 %
Перегретая
костюмы женские вечерние брючные нарядные
250
227.3 %
23 556
23 556
airware 9422.4 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные теплые
218
59 %
23 526
23 526
airware 10791.7 %
Перегретая
костюмы на осень женские спортивные теплые
462
233.3 %
23 523
23 523
airware 5091.56 %
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
костюмы двойка женские с юбкой
253
518.5 %
23 401
23 401
airware 9249.41 %
Перегретая
стильные женские костюмы больших размеров
48
100 %
23 123
23 123
airware 48172.9 %
Перегретая
стильные костюмы женские больших размеров
90
950 %
23 119
23 119
airware 25687.8 %
Перегретая
женские спортивные костюмы на осень теплые
72
154.3 %
23 052
23 052
airware 32016.7 %
Перегретая
осенние спортивные костюмы женские теплые
43
1025 %
23 021
23 021
airware 53537.2 %
Перегретая
костюмы спортивные женские на осень теплые
132
521.4 %
23 006
23 006
airware 17428.8 %
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
женские костюмы на осень спортивные теплые
127
402.8 %
22 982
22 982
airware 18096.1 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень спортивные
120
55.3 %
22 914
22 914
airware 19095 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осень теплые
111
159.4 %
22 867
22 867
airware 20600.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
109
78.2 %
22 866
22 866
airware 20978 %
Перегретая
костюм и брюки женские классические
590
664.6 %
22 847
22 847
airware 3872.37 %
Перегретая
классические брючные костюмы женские
69
147.1 %
22 818
22 818
airware 33069.6 %
Перегретая
брючный костюм женские классические
68
805.6 %
22 817
22 817
airware 33554.4 %
Перегретая
костюмы классика женские брючные
66
53.1 %
22 804
22 804
airware 34551.5 %
Перегретая
брючные костюмы женские классические
75
158.3 %
22 802
22 802
airware 30402.7 %
Перегретая
женские брючный костюм классический
78
340 %
22 801
22 801
airware 29232.1 %
Перегретая
женские классические костюмы брючные
64
53.2 %
22 795
22 795
airware 35617.2 %
Перегретая
костюмы женские брючные классические
84
121.4 %
22 746
22 746
airware 27078.6 %
Перегретая
брючные костюмы классические женские
34
97.8 %
22 720
22 720
airware 66823.5 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые спортивные
248
566.7 %
22 717
22 717
airware 9160.08 %
Перегретая
женские костюмы брючные классические
46
181.4 %
22 705
22 705
airware 49358.7 %
Перегретая
костюмы классические женские брючные
142
56 %
22 700
22 700
airware 15985.9 %
Перегретая
женские брючные костюмы классические
111
534.2 %
22 649
22 649
airware 20404.5 %
Перегретая
костюмы женские летние с брюками нарядные
51
413.6 %
22 517
22 517
airware 44151 %
Перегретая
утепленные спортивные костюмы женские
909
372.3 %
22 182
22 182
airware 2440.26 %
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