Спрос на белье 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 белые осень зима
35
190 %
65 106
65 106
airware 186017 %
Перегретая
белые женские футболки
275
147.8 %
509 551
509 551
airware 185291 %
Перегретая
кроссовки женские осенние белые кожаные
50
283.3 %
92 188
92 188
airware 184376 %
Перегретая
кроссовки белые женские текстильные
38
1850 %
68 788
68 788
airware 181021 %
Перегретая
белые футболки женские больших размеров
161
137.2 %
291 438
291 438
airware 181017 %
Перегретая
белые красовки женские
81
490 %
146 231
146 231
airware 180532 %
Перегретая
кроссовки белые без шнурков женские
72
328.9 %
129 057
129 057
airware 179246 %
Перегретая
женские футболки белые больших размеров
163
256.3 %
291 438
291 438
airware 178796 %
Перегретая
кроссовки женские белые кожаные 40
56
105.6 %
99 282
99 282
airware 177289 %
Перегретая
кроссовки женские кожаные осенние белые
52
173.8 %
92 188
92 188
airware 177285 %
Перегретая
белые кроссовки демисезонные женские
67
369 %
117 902
117 902
airware 175973 %
Перегретая
кроссовки классические женские белые
38
29.2 %
66 693
66 693
airware 175508 %
Перегретая
брюки белые не просвечивающие женские
34
59.7 %
59 245
59 245
airware 174250 %
Перегретая
кроссовки демисезонные белые женские
69
265.6 %
117 902
117 902
airware 170872 %
Перегретая
белые кроссовки женские летние легкие
43
810 %
73 239
73 239
airware 170323 %
Перегретая
кофточки женские белые
64
6350 %
108 617
108 617
airware 169714 %
Перегретая
кроссовки белые женские мягкие
40
350 %
67 738
67 738
airware 169345 %
Перегретая
кроссовки женские демисезонные белые 40
45
800 %
75 894
75 894
airware 168653 %
Перегретая
белые тряпочные кроссовки женские
43
80.3 %
72 183
72 183
airware 167867 %
Перегретая
женские кроссовки белые зимние
49
4950 %
82 192
82 192
airware 167739 %
Перегретая
женские кофты белые
65
591.7 %
108 617
108 617
airware 167103 %
Перегретая
демисезонные кроссовки женские белые
71
192 %
117 902
117 902
airware 166059 %
Перегретая
белые кроссовки женские мягкие
41
365.4 %
67 738
67 738
airware 165215 %
Перегретая
кроссовки кожа белые женские
47
185 %
77 509
77 509
airware 164913 %
Перегретая
кроссовки дышащие женские белые
36
139.5 %
59 254
59 254
airware 164594 %
Перегретая
кроссовки женские на белой подошве
76
8.9 %
124 972
124 972
airware 164437 %
Перегретая
кроссовки высокие женские белые осень
36
500 %
58 874
58 874
airware 163539 %
Перегретая
кроссовки осенние женские белые высокие
36
159.1 %
58 668
58 668
airware 162967 %
Перегретая
белые кроссовки женские осень
82
160.3 %
133 350
133 350
airware 162622 %
Перегретая
зимние белые женские кроссовки
51
165.9 %
82 192
82 192
airware 161161 %
Перегретая
кроссовки на белой подошве женские
78
40.7 %
124 972
124 972
airware 160220 %
Перегретая
белые кроссовки женские без шнурков
81
78.6 %
129 057
129 057
airware 159330 %
Перегретая
женские белые зимние кроссовки
52
194.4 %
82 192
82 192
airware 158062 %
Перегретая
кросовки женские зимние белые
53
179.3 %
82 192
82 192
airware 155079 %
Перегретая
сумки белые через плечо женские
45
250 %
69 469
69 469
airware 154376 %
Перегретая
кроссовки женские белые мягкие
44
126 %
67 738
67 738
airware 153950 %
Перегретая
стельки женские в кроссовки 39 белые
86
109.3 %
131 252
131 252
airware 152619 %
Перегретая
духи женские белый
85
454.8 %
128 071
128 071
airware 150672 %
Перегретая
кроссовки женские осенние белые высокие
39
925 %
58 668
58 668
airware 150431 %
Перегретая
кроссовки тряпочные женские белые
48
350 %
72 183
72 183
airware 150381 %
Перегретая
кроссовки зима белые женские
55
167 %
82 192
82 192
airware 149440 %
Перегретая
кроссовки зима женские белые
55
162.2 %
82 192
82 192
airware 149440 %
Перегретая
женские белые кофты
73
293.3 %
108 617
108 617
airware 148790 %
Перегретая
белые классические кроссовки женские
45
7.7 %
66 693
66 693
airware 148207 %
Перегретая
кроссовки осень белые женские
90
216.7 %
133 350
133 350
airware 148167 %
Перегретая
носки белые женские упаковка
35
3450 %
51 683
51 683
airware 147666 %
Перегретая
осенние белые кроссовки женские
91
1250 %
133 350
133 350
airware 146538 %
Перегретая
женские белые кроссовки на осень
91
656.7 %
133 350
133 350
airware 146538 %
Перегретая
белые женские платья
44
1050 %
64 279
64 279
airware 146089 %
Перегретая
кроссовки женские белые для спорта
101
100.7 %
144 969
144 969
airware 143534 %
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