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 на осень женские теплые больших размеров
89
164.1 %
9 095
9 095
airware 10219.1 %
Перегретая
вязаные костюмы женские с юбкой осень
234
164.1 %
3 832
3 832
airware 1637.61 %
Перегретая
костюмы трикотажные женские теплые
40
164.3 %
25 890
25 890
airware 64725 %
Перегретая
костюмы женские на флисе теплые
48
164.3 %
6 809
6 809
airware 14185.4 %
Перегретая
костюмы с юбкой теплые женские
151
164.4 %
11 804
11 804
airware 7817.22 %
Перегретая
женские костюм флисовый
47
164.6 %
7 559
7 559
airware 16083 %
Перегретая
зимние женские костюмы больших размеров
86
164.7 %
13 405
13 405
airware 15587.2 %
Перегретая
женские теплый костюм спортивный
116
164.9 %
25 851
25 851
airware 22285.3 %
Перегретая
спорт костюмы теплые женские
46
165 %
25 792
25 792
airware 56069.6 %
Перегретая
женские костюмы кашемир
38
165.2 %
3 077
3 077
airware 8097.37 %
Перегретая
вязаные костюмы женские большие размеры
45
165.4 %
2 316
2 316
airware 5146.67 %
Перегретая
брючные костюмы женские нарядные вечерние больших размеров летние
60
165.4 %
2 775
2 775
airware 4625 %
Перегретая
женские осенние костюмы теплые
90
165.4 %
42 595
42 595
airware 47327.8 %
Перегретая
модные теплые костюмы женские
119
165.5 %
17 821
17 821
airware 14975.6 %
Перегретая
костюме женские осень
44
165.8 %
161 298
161 298
airware 366586 %
Перегретая
красивые теплые костюмы женские
57
166.3 %
5 479
5 479
airware 9612.28 %
Перегретая
модные костюмы женские 2025 праздничные
64
166.4 %
17 758
17 758
airware 27746.9 %
Перегретая
женские теплые костюмы с начесом больших размеров
154
166.7 %
2 348
2 348
airware 1524.68 %
Перегретая
теплые спортивные костюмы женские с капюшоном на молнии
103
167 %
7 686
7 686
airware 7462.14 %
Перегретая
кашемировые костюмы женские с юбкой
184
167.2 %
687
687
airware 373.37 %
Перегретая
костюмы новогодние женские
81
167.4 %
23 726
23 726
airware 29291.4 %
Перегретая
костюмы теплые женские трикотажные
46
167.9 %
25 835
25 835
airware 56163 %
Перегретая
теплые трикотажные костюмы женские с юбкой
78
168.2 %
4 534
4 534
airware 5812.82 %
Перегретая
костюмы в рубчик женские теплые
39
168.2 %
3 642
3 642
airware 9338.46 %
Перегретая
костюмы вечерние женские нарядные с юбкой
90
168.4 %
24 846
24 846
airware 27606.7 %
Перегретая
теплые костюмы женские на флисе без капюшона
89
168.7 %
4 313
4 313
airware 4846.07 %
Перегретая
корейские костюмы женские теплые
108
168.7 %
853
853
airware 789.81 %
Перегретая
женские горнолыжный костюм
76
168.8 %
4 397
4 397
airware 5785.53 %
Перегретая
костюме женские осенние
201
168.9 %
176 822
176 822
airware 87971.1 %
Перегретая
костюмы теплые с юбкой женские
161
169.3 %
11 982
11 982
airware 7442.24 %
Перегретая
теплые трикотажные женские костюмы
43
169.4 %
25 844
25 844
airware 60102.3 %
Перегретая
зимние костюм женские
127
169.8 %
160 721
160 721
airware 126552 %
Перегретая
костюмы на осень женские больших размеров теплые
362
169.9 %
10 525
10 525
airware 2907.46 %
Перегретая
костюмы на байке женские
54
170 %
351
351
airware 650 %
Перегретая
модные спортивные костюмы женские 2025 теплые
167
170.1 %
5 643
5 643
airware 3379.04 %
Перегретая
костюмы женские с юбкой длинной
76
170.6 %
12 059
12 059
airware 15867.1 %
Перегретая
женские спортивные костюмы на флисе больших размеров
196
171 %
2 868
2 868
airware 1463.27 %
Перегретая
теплые костюмы классика женские
51
171.4 %
8 649
8 649
airware 16958.8 %
Перегретая
ботинки женские демисезонные под спортивный костюм
89
171.9 %
384
384
airware 431.46 %
Перегретая
костюмы праздничные женские вечерние больших размеров
61
172 %
13 420
13 420
airware 22000 %
Перегретая
костюм спортивные женские теплые
77
172.2 %
25 676
25 676
airware 33345.5 %
Перегретая
костюмы женские на новый год
88
172.2 %
23 751
23 751
airware 26989.8 %
Перегретая
костюмы женские вязаные больших размеров
38
172.6 %
2 329
2 329
airware 6128.95 %
Перегретая
костюмы теплые женские на флисе
382
172.8 %
6 670
6 670
airware 1746.07 %
Перегретая
женские костюмы на осень спортивные теплые
167
172.8 %
22 396
22 396
airware 13410.8 %
Перегретая
женские новогодние костюмы
102
172.9 %
23 971
23 971
airware 23501 %
Перегретая
зимние костюмы женские лыжные
43
172.9 %
4 271
4 271
airware 9932.56 %
Перегретая
костюмы на осень женские с длинной юбкой
43
172.9 %
8 240
8 240
airware 19162.8 %
Перегретая
женские костюмы на осень беларусь
48
173.1 %
6 846
6 846
airware 14262.5 %
Перегретая
женские костюмы на осень с брюками теплые
236
173.6 %
23 803
23 803
airware 10086 %
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