Спрос на платье женские

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
красные платья женские вечерние короткие
61
179.8 %
2 641
2 641
airware 4329.51 %
Перегретая
женские платья 56 размера
43
180.3 %
87 334
87 334
airware 203102 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 566
180.3 %
178 835
178 835
airware 11419.9 %
Перегретая
вечерние платья женские на новый год
73
180.4 %
37 643
37 643
airware 51565.8 %
Перегретая
перчатки женские под платье
124
180.5 %
1 182
1 182
airware 953.23 %
Перегретая
платья вязаные женские короткие
81
180.6 %
3 696
3 696
airware 4562.96 %
Перегретая
платья женские праздничные стильные с рукавом
85
180.8 %
107 238
107 238
airware 126162 %
Перегретая
платья в стиле 60 годов женские
85
180.8 %
596
596
airware 701.18 %
Перегретая
платья женские теплые длинные
282
181.2 %
36 631
36 631
airware 12989.7 %
Перегретая
платья осенние женские 2025
1 032
181.3 %
130 245
130 245
airware 12620.6 %
Перегретая
новогодние платья женские 2026
138
181.4 %
4 869
4 869
airware 3528.26 %
Перегретая
платья женские нарядные вечерние
142
181.5 %
199 409
199 409
airware 140429 %
Перегретая
платья женские вязаные теплые
337
181.6 %
15 343
15 343
airware 4552.82 %
Перегретая
платья шикарные женские
49
182.4 %
24 581
24 581
airware 50165.3 %
Перегретая
платья женские вечерние на свадьбу короткие
102
182.5 %
2 942
2 942
airware 2884.31 %
Перегретая
утепленные платья женские
256
182.6 %
21 180
21 180
airware 8273.44 %
Перегретая
платья zolla женские осень
174
182.8 %
1 378
1 378
airware 791.95 %
Перегретая
платья женские велюровые больших размеров
80
183.3 %
319
319
airware 398.75 %
Перегретая
женские новогодние платья
187
183.6 %
49 228
49 228
airware 26325.1 %
Перегретая
платья женские на новый год
205
184 %
49 922
49 922
airware 24352.2 %
Перегретая
теплые платья женские короткие
106
184.2 %
7 518
7 518
airware 7092.45 %
Перегретая
платья свободного кроя женские осенние
164
184.4 %
62 275
62 275
airware 37972.6 %
Перегретая
стильные платья женские 2025
202
184.7 %
50 747
50 747
airware 25122.3 %
Перегретая
платья женские больших размеров вечернее
93
184.8 %
92 503
92 503
airware 99465.6 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
170
184.9 %
162 304
162 304
airware 95473 %
Перегретая
осенние нарядные платья женские
119
185.2 %
178 835
178 835
airware 150282 %
Перегретая
платья женские зимние теплые длинные
505
185.4 %
15 562
15 562
airware 3081.58 %
Перегретая
платья женские праздничные белое
42
185.5 %
21 830
21 830
airware 51976.2 %
Перегретая
платья зимние женские длинные
76
185.7 %
120 974
120 974
airware 159176 %
Перегретая
теплые платья женские на зиму
151
186 %
39 323
39 323
airware 26041.7 %
Перегретая
платья женские олд мани
60
186.4 %
8 698
8 698
airware 14496.7 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные короткие
385
186.5 %
44 195
44 195
airware 11479.2 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
101
186.5 %
178 835
178 835
airware 177064 %
Перегретая
платья миди женские осень
116
186.5 %
122 598
122 598
airware 105688 %
Перегретая
платья стильные женские вечерние
127
186.6 %
219 380
219 380
airware 172740 %
Перегретая
платья женские праздничные красные модные
52
186.8 %
1 948
1 948
airware 3746.15 %
Перегретая
платья шелковые женские длинные
63
187 %
7 840
7 840
airware 12444.4 %
Перегретая
платья женские праздничные блестящие
70
187.3 %
9 710
9 710
airware 13871.4 %
Перегретая
платья трапеция женские нарядные
147
187.4 %
9 010
9 010
airware 6129.25 %
Перегретая
красивые ремни женские для платья
77
187.5 %
8 612
8 612
airware 11184.4 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные короткие
73
187.7 %
74 871
74 871
airware 102563 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров 54-56 на новый год
84
187.7 %
2 718
2 718
airware 3235.71 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
179
187.7 %
69 567
69 567
airware 38864.2 %
Перегретая
женские платья на новый год
219
187.7 %
49 922
49 922
airware 22795.4 %
Перегретая
осенние платья женские вязаные
254
188 %
17 976
17 976
airware 7077.16 %
Перегретая
платье нарядное женские
69
188 %
110 695
110 695
airware 160428 %
Перегретая
платья спорт шик женские турция
58
188.1 %
160
160
airware 275.86 %
Перегретая
платья свитер женские длинные
209
188.4 %
4 751
4 751
airware 2273.21 %
Перегретая
платья женские красное вечернее
36
188.5 %
15 879
15 879
airware 44108.3 %
Перегретая
вязание платья женские длинные
126
188.5 %
900
900
airware 714.29 %
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