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
костюмы классические женские брючные
184
195.3 %
23 930
23 930
airware 13005.4 %
Перегретая
костюмы женские вечерние нарядные брючные
56
883.3 %
23 902
23 902
airware 42682.1 %
Перегретая
костюмы женские брючные классические
88
48.9 %
23 886
23 886
airware 27143.2 %
Перегретая
костюмы классика женские брючные
91
81.9 %
23 885
23 885
airware 26247.3 %
Перегретая
классические брючные костюмы женские
87
740.9 %
23 874
23 874
airware 27441.4 %
Перегретая
женские брючный костюм классический
82
381.6 %
23 843
23 843
airware 29076.8 %
Перегретая
слитные костюмы женские
72
282.3 %
23 823
23 823
airware 33087.5 %
Перегретая
женские костюмы на осень с брюками теплые
236
173.6 %
23 803
23 803
airware 10086 %
Перегретая
брючные костюмы женские классические
78
100 %
23 793
23 793
airware 30503.8 %
Перегретая
стильные женские костюмы больших размеров
50
101.5 %
23 793
23 793
airware 47586 %
Перегретая
классические женские брючные костюмы
36
3650 %
23 779
23 779
airware 66052.8 %
Перегретая
женские классические костюмы брючные
76
70.6 %
23 774
23 774
airware 31281.6 %
Перегретая
классические женские костюмы брючные
34
800 %
23 773
23 773
airware 69920.6 %
Перегретая
костюмы женские на новый год
88
172.2 %
23 751
23 751
airware 26989.8 %
Перегретая
костюмы новогодние женские
81
167.4 %
23 726
23 726
airware 29291.4 %
Перегретая
брючный костюм женские классические
69
580.8 %
23 688
23 688
airware 34330.4 %
Перегретая
костюмы двойка женские с юбкой
233
697.2 %
23 620
23 620
airware 10137.3 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные теплые
291
397.7 %
23 548
23 548
airware 8092.1 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные теплые
240
12050 %
23 533
23 533
airware 9805.42 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
231
389.7 %
23 525
23 525
airware 10184 %
Перегретая
синие костюмы женские
56
136.7 %
23 509
23 509
airware 41980.4 %
Перегретая
брючные костюмы женские нарядные вечерние
562
238.6 %
23 431
23 431
airware 4169.22 %
Перегретая
стильные костюмы женские больших размеров
98
366.1 %
23 414
23 414
airware 23891.8 %
Перегретая
костюм и брюки женские классические
571
1277.9 %
23 141
23 141
airware 4052.71 %
Перегретая
костюмы женские летние с брюками нарядные
57
161.1 %
22 904
22 904
airware 40182.5 %
Перегретая
спортивные костюмы женские 2025
86
106.4 %
22 606
22 606
airware 26286.1 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень спортивные
182
1350 %
22 454
22 454
airware 12337.4 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые спортивные
176
333.9 %
22 419
22 419
airware 12738.1 %
Перегретая
костюмы спортивные женские на осень теплые
174
188.1 %
22 414
22 414
airware 12881.6 %
Перегретая
женские костюмы на осень спортивные теплые
167
172.8 %
22 396
22 396
airware 13410.8 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осень теплые
160
422.1 %
22 395
22 395
airware 13996.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
141
1034.6 %
22 382
22 382
airware 15873.8 %
Перегретая
спортивные костюмы 2025 женские
57
178 %
22 338
22 338
airware 39189.5 %
Перегретая
костюмы для фитнеса женские
688
559.6 %
22 302
22 302
airware 3241.57 %
Перегретая
женские костюмы с длинной юбкой
73
1266.7 %
22 270
22 270
airware 30506.8 %
Перегретая
костюмы на осень женские спортивные теплые
546
160.1 %
22 210
22 210
airware 4067.77 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые спортивные
334
185.8 %
22 083
22 083
airware 6611.68 %
Перегретая
коричневые костюмы женские
449
469.6 %
22 061
22 061
airware 4913.36 %
Перегретая
спортивный костюм женские утепленные
41
160.8 %
21 990
21 990
airware 53634.1 %
Перегретая
женские спортивные костюмы на осень теплые
65
153.2 %
21 906
21 906
airware 33701.5 %
Перегретая
осенние спортивные костюмы женские теплые
60
221.4 %
21 900
21 900
airware 36500 %
Перегретая
костюмы женские классические с брюками офисные
251
123.1 %
21 892
21 892
airware 8721.91 %
Перегретая
утеплённые спортивные костюмы женские
128
491.4 %
21 888
21 888
airware 17100 %
Перегретая
женские утепленные спортивные костюмы
114
926.9 %
21 875
21 875
airware 19188.6 %
Перегретая
женские спортивные костюмы утеплённые
111
3750 %
21 874
21 874
airware 19706.3 %
Перегретая
костюмы женские утепленные спортивные
119
410.6 %
21 863
21 863
airware 18372.3 %
Перегретая
спортивные утепленные костюмы женские
106
290.9 %
21 863
21 863
airware 20625.5 %
Перегретая
утепленные женские костюмы спортивные
92
241.7 %
21 848
21 848
airware 23747.8 %
Перегретая
костюмы домашние женские с брюками из хлопка
138
198.4 %
21 840
21 840
airware 15826.1 %
Перегретая
утепленные спортивные костюмы женские
1 002
224 %
21 836
21 836
airware 2179.24 %
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