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
платья женские на корпоратив
122
188.6 %
54 542
54 542
airware 44706.6 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
194
188.6 %
46 406
46 406
airware 23920.6 %
Перегретая
платья женские теплые трикотажные
352
188.6 %
27 326
27 326
airware 7763.07 %
Перегретая
новогодние женские платья
384
189.1 %
48 927
48 927
airware 12741.4 %
Перегретая
платья с длинным рукавом женские теплые
64
189.1 %
32 694
32 694
airware 51084.4 %
Перегретая
платья женские вечерние на свадьбу длинные
235
189.1 %
40 609
40 609
airware 17280.4 %
Перегретая
нарядные женские платья на праздник
240
189.5 %
131 478
131 478
airware 54782.5 %
Перегретая
ковалевич платья женские
70
190 %
561
561
airware 801.43 %
Перегретая
черные короткие платья женские
56
190 %
23 699
23 699
airware 42319.6 %
Перегретая
белорусские трикотажные платья женские
80
190.4 %
4 625
4 625
airware 5781.25 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные короткие
66
190.4 %
4 931
4 931
airware 7471.21 %
Перегретая
женские тёплые платья больших размеров
59
190.5 %
19 799
19 799
airware 33557.6 %
Перегретая
платья теплые женские короткие
52
190.5 %
8 026
8 026
airware 15434.6 %
Перегретая
платье женские осенние больших размеров
38
190.7 %
125 614
125 614
airware 330563 %
Перегретая
кашемировые платья женские
145
190.8 %
1 717
1 717
airware 1184.14 %
Перегретая
платья на каждый день женские осень
69
190.8 %
199 831
199 831
airware 289610 %
Перегретая
платье женские вечернее больших размеров
62
190.9 %
99 443
99 443
airware 160392 %
Перегретая
женские платья тёплые
165
191 %
61 064
61 064
airware 37008.5 %
Перегретая
платья миди женские вечерние
127
191.1 %
95 011
95 011
airware 74811.8 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
281
191.2 %
126 278
126 278
airware 44938.8 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
332
191.3 %
132 021
132 021
airware 39765.4 %
Перегретая
вечерние платья женские с пайетками
34
191.7 %
6 989
6 989
airware 20555.9 %
Перегретая
женские вязанные платья
61
191.9 %
22 985
22 985
airware 37680.3 %
Перегретая
осеннее платья женские
98
192 %
313 493
313 493
airware 319891 %
Перегретая
платья женские вечерние короткие черные
47
192.4 %
11 841
11 841
airware 25193.6 %
Перегретая
вязаные платья женские длинные
174
192.6 %
16 014
16 014
airware 9203.45 %
Перегретая
вязаные платья женские теплые
331
192.7 %
16 601
16 601
airware 5015.41 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
137
192.7 %
81 143
81 143
airware 59228.5 %
Перегретая
женские платье на осень
622
193 %
313 493
313 493
airware 50400.8 %
Перегретая
лосины женские капроновые под платье
123
193 %
106
106
airware 86.18 %
Высокая
платья женские праздничные вечерние длинные
166
193.1 %
88 504
88 504
airware 53315.7 %
Перегретая
платье женские теплые
279
193.1 %
61 064
61 064
airware 21886.7 %
Перегретая
шерстяные платья женские
620
193.2 %
9 005
9 005
airware 1452.42 %
Перегретая
платье женские домашние больших размеров
43
193.3 %
23 843
23 843
airware 55448.8 %
Перегретая
платья женские вечерние больших размеров 56-58
89
193.5 %
19 509
19 509
airware 21920.2 %
Перегретая
теплые платья женские зимние больших размеров
145
193.6 %
4 971
4 971
airware 3428.28 %
Перегретая
сапоги женские демисезонные под платье
46
193.8 %
7 610
7 610
airware 16543.5 %
Перегретая
платья под кожу женские
36
194 %
7 625
7 625
airware 21180.6 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
580
194.3 %
46 025
46 025
airware 7935.34 %
Перегретая
платья на флисе женские
277
194.3 %
204
204
airware 73.65 %
Высокая
домашние платья женские красивые
104
194.4 %
17 615
17 615
airware 16937.5 %
Перегретая
турецкие женские платья вечерние
52
194.4 %
5 592
5 592
airware 10753.8 %
Перегретая
платья женские теплые на зиму
588
194.5 %
39 119
39 119
airware 6652.89 %
Перегретая
женские теплые платья
523
194.5 %
61 064
61 064
airware 11675.7 %
Перегретая
шерстяные платья женские больших размеров
346
194.8 %
1 732
1 732
airware 500.58 %
Перегретая
женские брендовые платья
42
194.8 %
2 211
2 211
airware 5264.29 %
Перегретая
платья женские трапеция больших размеров
42
194.8 %
8 785
8 785
airware 20916.7 %
Перегретая
женские платья велюровые
84
194.8 %
1 567
1 567
airware 1865.48 %
Перегретая
женские платья в офис
284
194.9 %
149 984
149 984
airware 52811.3 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
458
194.9 %
146 591
146 591
airware 32006.8 %
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