Спрос на осенние платье женское

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
платье женское рубашка осень
184
547.3 %
16 003
16 003
airware 8697.28 %
Перегретая
платье рубашка женское осеннее
290
464.3 %
15 977
15 977
airware 5509.31 %
Перегретая
платье кофта женское осень
77
158.5 %
15 973
15 973
airware 20744.2 %
Перегретая
платье рубашка на осень женское
143
1150 %
15 964
15 964
airware 11163.6 %
Перегретая
женское платье рубашка осеннее
121
157.1 %
15 951
15 951
airware 13182.6 %
Перегретая
платье женское осень рубашка
120
214.4 %
15 946
15 946
airware 13288.3 %
Перегретая
платье рубашка осень женское
1 135
298.2 %
15 940
15 940
airware 1404.41 %
Перегретая
платье-рубашка женское осень
723
171.3 %
15 937
15 937
airware 2204.29 %
Перегретая
платье женское рубашка осеннее
619
170.7 %
15 933
15 933
airware 2573.99 %
Перегретая
платье женское красное осеннее
42
370 %
15 914
15 914
airware 37890.5 %
Перегретая
красное платье женское осеннее
49
376.7 %
15 909
15 909
airware 32467.3 %
Перегретая
красное осеннее платье женское
59
228.8 %
15 883
15 883
airware 26920.3 %
Перегретая
платье красное осеннее женское
61
169.6 %
15 862
15 862
airware 26003.3 %
Перегретая
платье осеннее женское красное
67
659.1 %
15 835
15 835
airware 23634.3 %
Перегретая
красное платье осень женское
64
218.4 %
15 835
15 835
airware 24742.2 %
Перегретая
платье в рубчик женское осеннее
134
119.6 %
15 755
15 755
airware 11757.5 %
Перегретая
платье осеннее женское в рубчик
113
714.7 %
15 747
15 747
airware 13935.4 %
Перегретая
платье красное женское осеннее
227
212.1 %
15 739
15 739
airware 6933.48 %
Перегретая
платье в рубчик осень женское
90
180.4 %
15 693
15 693
airware 17436.7 %
Перегретая
платье женское осень красное
335
199.6 %
15 677
15 677
airware 4679.7 %
Перегретая
красное платье женское осень
526
255.5 %
15 635
15 635
airware 2972.43 %
Перегретая
платье женское осень в рубчик
311
200.2 %
15 530
15 530
airware 4993.57 %
Перегретая
платье в рубчик женское осень
3 359
179.3 %
15 523
15 523
airware 462.13 %
Перегретая
платье осеннее женское в пол
80
938.9 %
15 503
15 503
airware 19378.8 %
Перегретая
платье в пол женское осень
67
620 %
15 497
15 497
airware 23129.8 %
Перегретая
платье женское в пол осень
58
168.4 %
15 489
15 489
airware 26705.2 %
Перегретая
платье женское в рубчик осень
632
188.9 %
15 454
15 454
airware 2445.25 %
Перегретая
голубое платье женское осень
156
245 %
15 391
15 391
airware 9866.03 %
Перегретая
платье женское голубое осень
51
281.8 %
15 387
15 387
airware 30170.6 %
Перегретая
платье женское осень голубое
83
252.4 %
15 374
15 374
airware 18522.9 %
Перегретая
платье голубое женское осень
76
366.7 %
15 362
15 362
airware 20213.2 %
Перегретая
платье женское розовое осеннее
51
390 %
15 335
15 335
airware 30068.6 %
Перегретая
платье женское осень повседневное миди теплое
167
152.5 %
15 205
15 205
airware 9104.79 %
Перегретая
платье в рубчик осеннее женское
41
167.1 %
15 196
15 196
airware 37063.4 %
Перегретая
платье женское осень в пол
216
178.6 %
15 129
15 129
airware 7004.17 %
Перегретая
платье розовое осень женское
39
437.5 %
15 038
15 038
airware 38559 %
Перегретая
розовое платье женское осень
132
416.7 %
14 854
14 854
airware 11253 %
Перегретая
платье женское осень розовое
114
222.7 %
14 854
14 854
airware 13029.8 %
Перегретая
платье розовое женское осень
104
627.8 %
14 847
14 847
airware 14276 %
Перегретая
вязаное платье женское осеннее теплое
69
177.8 %
14 624
14 624
airware 21194.2 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое вязаное
159
350 %
14 578
14 578
airware 9168.55 %
Перегретая
платье оверсайз женское осеннее длинное
228
216.4 %
14 521
14 521
airware 6368.86 %
Перегретая
платье женское осень 44-46
42
170 %
14 409
14 409
airware 34307.1 %
Перегретая
платье длинное женское осень оверсайз
137
157.9 %
14 407
14 407
airware 10516.1 %
Перегретая
теплое вязаное платье женское на осень
320
175.5 %
14 404
14 404
airware 4501.25 %
Перегретая
трикотажное платье женское осень с коротким рукавом
46
226.9 %
14 353
14 353
airware 31202.2 %
Перегретая
теплое платье женское на осень вязаное
925
198.7 %
14 342
14 342
airware 1550.49 %
Перегретая
платье женское осень оверсайз длинное
119
155.3 %
14 252
14 252
airware 11976.5 %
Перегретая
трапеция платье женское осень
40
175 %
14 248
14 248
airware 35620 %
Перегретая
платье трапеция женское осеннее
114
197.8 %
14 154
14 154
airware 12415.8 %
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