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 женские праздничные вечерние больших размеров
98
188 %
13 175
13 175
airware 13443.9 %
Перегретая
костюмы женские праздничные вечерние
347
357.1 %
63 407
63 407
airware 18272.9 %
Перегретая
костюмы женские праздничные брючные
49
246 %
37 996
37 996
airware 77542.9 %
Перегретая
костюмы женские праздничные больших размеров
63
236.4 %
20 334
20 334
airware 32276.2 %
Перегретая
костюмы женские праздничные
547
419.6 %
72 479
72 479
airware 13250.3 %
Перегретая
костюмы женские повседневные
40
235.7 %
98 038
98 038
airware 245095 %
Перегретая
костюмы женские офисные стильные
106
3583.3 %
36 804
36 804
airware 34720.8 %
Перегретая
костюмы женские офисные деловые
63
22.4 %
36 476
36 476
airware 57898.4 %
Перегретая
костюмы женские офисные
249
134.4 %
53 534
53 534
airware 21499.6 %
Перегретая
костюмы женские осень зима
72
1390 %
151 960
151 960
airware 211056 %
Перегретая
костюмы женские осень 2025
102
71.4 %
83 707
83 707
airware 82065.7 %
Перегретая
костюмы женские осень
185
10 %
168 169
168 169
airware 90902.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые спортивные
139
611.9 %
22 987
22 987
airware 16537.4 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые с юбкой
68
516.7 %
5 793
5 793
airware 8519.12 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые больших размеров
80
145.1 %
5 730
5 730
airware 7162.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
551
50.5 %
42 806
42 806
airware 7768.78 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
109
78.2 %
22 866
22 866
airware 20978 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные больших размеров
66
4.1 %
35 638
35 638
airware 53997 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные
309
9.2 %
65 041
65 041
airware 21048.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой нарядные
66
160 %
12 172
12 172
airware 18442.4 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой длинной
210
155 %
8 158
8 158
airware 3884.76 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой больших размеров
183
456.7 %
4 008
4 008
airware 2190.16 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой
1 098
2628 %
37 115
37 115
airware 3380.24 %
Перегретая
костюмы женские осенние офисные
254
117.1 %
46 706
46 706
airware 18388.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические с юбкой
56
1916.7 %
6 372
6 372
airware 11378.6 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические
161
13.8 %
43 217
43 217
airware 26842.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние вязаные
44
930 %
9 074
9 074
airware 20622.7 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
182
275 %
23 456
23 456
airware 12887.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные спортивные
131
495.8 %
53 632
53 632
airware 40940.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные классика
122
178.4 %
15 638
15 638
airware 12818 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные больших размеров
286
30.8 %
21 257
21 257
airware 7432.52 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные
924
59.5 %
81 859
81 859
airware 8859.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров спортивные
37
2.9 %
35 638
35 638
airware 96318.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров с юбкой
55
69.6 %
4 019
4 019
airware 7307.27 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров
291
12.2 %
45 059
45 059
airware 15484.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние беларусь
54
157.7 %
6 756
6 756
airware 12511.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние 2025
123
11 %
83 707
83 707
airware 68054.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние
8 741
92.5 %
168 169
168 169
airware 1923.91 %
Перегретая
костюмы женские олд мани
53
215.6 %
6 193
6 193
airware 11684.9 %
Перегретая
костюмы женские оверсайз спортивные
62
288.5 %
36 551
36 551
airware 58953.2 %
Перегретая
костюмы женские оверсайз
195
2000 %
75 941
75 941
airware 38944.1 %
Перегретая
костюмы женские нарядные с юбкой
65
2116.7 %
15 843
15 843
airware 24373.8 %
Перегретая
костюмы женские нарядные на свадьбу
47
64.6 %
10 128
10 128
airware 21548.9 %
Перегретая
костюмы женские нарядные вечерние
217
7283.3 %
60 910
60 910
airware 28069.1 %
Перегретая
костюмы женские нарядные брючные
45
200 %
38 705
38 705
airware 86011.1 %
Перегретая
костюмы женские нарядные больших размеров
148
754.8 %
20 811
20 811
airware 14061.5 %
Перегретая
костюмы женские нарядные беларусь
47
833.3 %
4 642
4 642
airware 9876.6 %
Перегретая
костюмы женские нарядные
540
411.5 %
72 480
72 480
airware 13422.2 %
Перегретая
костюмы женские на флисе теплые
63
155 %
6 977
6 977
airware 11074.6 %
Перегретая
костюмы женские на флисе с капюшоном
134
588.1 %
4 727
4 727
airware 3527.61 %
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