Спрос на кроссовки осенние 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
кроссовки женские кожаные натуральные осень
94
1094.4 %
49 007
49 007
airware 52135.1 %
Перегретая
кроссовки женские кожаные белые осенние
36
550 %
92 681
92 681
airware 257447 %
Перегретая
кроссовки женские кожа осень
173
17250 %
160 076
160 076
airware 92529.5 %
Перегретая
кроссовки женские кожа натуральная осень
79
576.7 %
48 910
48 910
airware 61911.4 %
Перегретая
кроссовки женские карри осенние черные
58
163.7 %
1 136
1 136
airware 1958.62 %
Перегретая
кроссовки женские карри осенние белые
88
158.6 %
1 130
1 130
airware 1284.09 %
Перегретая
кроссовки женские карри осенние
735
100.9 %
3 109
3 109
airware 422.99 %
Перегретая
кроссовки женские из натуральной кожи осенние
93
9350 %
49 006
49 006
airware 52694.6 %
Перегретая
кроссовки женские зима-осень
492
249.2 %
271 794
271 794
airware 55242.7 %
Перегретая
кроссовки женские зима осень
90
210.7 %
271 794
271 794
airware 301993 %
Перегретая
кроссовки женские зеленые осень
92
1200 %
23 135
23 135
airware 25146.7 %
Перегретая
кроссовки женские зеленые весна-осень
537
93.6 %
29 591
29 591
airware 5510.43 %
Перегретая
кроссовки женские замшевые черные осенние
75
675 %
25 672
25 672
airware 34229.3 %
Перегретая
кроссовки женские замшевые осень
55
33.3 %
68 134
68 134
airware 123880 %
Перегретая
кроссовки женские замшевые натуральные осенние
63
6250 %
22 729
22 729
airware 36077.8 %
Перегретая
кроссовки женские завышенные осень
163
216.3 %
415
415
airware 254.6 %
Перегретая
кроссовки женские желтые осень
292
584.8 %
10 362
10 362
airware 3548.63 %
Перегретая
кроссовки женские для ходьбы осень
110
5550 %
97 431
97 431
airware 88573.6 %
Перегретая
кроссовки женские для осени
192
163.3 %
269 530
269 530
airware 140380 %
Перегретая
кроссовки женские для бега осень
70
330 %
136 596
136 596
airware 195137 %
Перегретая
кроссовки женские демисезонные осень зима
68
165.3 %
2 358
2 358
airware 3467.65 %
Перегретая
кроссовки женские демисезонные осень
257
304.5 %
413 678
413 678
airware 160964 %
Перегретая
кроссовки женские голубые осень
130
1575 %
10 363
10 363
airware 7971.54 %
Перегретая
кроссовки женские голубые осенние
34
180.8 %
11 154
11 154
airware 32805.9 %
Перегретая
кроссовки женские высокие черные осень
67
241.4 %
46 851
46 851
airware 69926.9 %
Перегретая
кроссовки женские высокие осень черные
61
165.1 %
46 861
46 861
airware 76821.3 %
Перегретая
кроссовки женские высокие осень натуральная кожа
158
196.3 %
24 553
24 553
airware 15539.9 %
Перегретая
кроссовки женские высокие осень весна
277
264.7 %
75 723
75 723
airware 27336.8 %
Перегретая
кроссовки женские высокие осень белые
42
155 %
57 999
57 999
airware 138093 %
Перегретая
кроссовки женские высокие осень o'shade
60
150 %
1 023
1 023
airware 1705 %
Перегретая
кроссовки женские высокие осень
2 407
230 %
100 473
100 473
airware 4174.2 %
Перегретая
кроссовки женские высокие осенние
286
460.7 %
100 473
100 473
airware 35130.4 %
Перегретая
кроссовки женские высокие натуральная кожа осень
246
365.4 %
24 046
24 046
airware 9774.8 %
Перегретая
кроссовки женские высокие белые осень
52
258 %
57 999
57 999
airware 111537 %
Перегретая
кроссовки женские высокая подошва осень
45
175 %
119 604
119 604
airware 265787 %
Перегретая
кроссовки женские весна-осень
42
60.5 %
268 588
268 588
airware 639495 %
Перегретая
кроссовки женские весна осень 2025
139
125.9 %
74 984
74 984
airware 53945.3 %
Перегретая
кроссовки женские весна осень
571
63.1 %
268 779
268 779
airware 47071.6 %
Перегретая
кроссовки женские брендовые осень
64
542.3 %
17 803
17 803
airware 27817.2 %
Перегретая
кроссовки женские босоногие осень
268
375.4 %
903
903
airware 336.94 %
Перегретая
кроссовки женские бордовые осень
412
236.1 %
5 445
5 445
airware 1321.6 %
Перегретая
кроссовки женские бона осень
140
295.6 %
1 218
1 218
airware 870 %
Перегретая
кроссовки женские больших размеров 43-44 осень
91
161 %
15 452
15 452
airware 16980.2 %
Перегретая
кроссовки женские больших размеров 42-43 осень
419
7033.3 %
19 923
19 923
airware 4754.89 %
Перегретая
кроссовки женские больших размеров 41-42 осень
98
322.2 %
14 748
14 748
airware 15049 %
Перегретая
кроссовки женские большие размеры 42-43 осень
143
358.6 %
14 467
14 467
airware 10116.8 %
Перегретая
кроссовки женские бирюзовые осень
82
405.6 %
1 304
1 304
airware 1590.24 %
Перегретая
кроссовки женские белые осень натуральная кожа
131
4316.7 %
26 456
26 456
airware 20195.4 %
Перегретая
кроссовки женские белые осень натуральная
39
1250 %
22 109
22 109
airware 56689.7 %
Перегретая
кроссовки женские белые осень на платформе
363
286.1 %
25 511
25 511
airware 7027.82 %
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