Спрос на брючный 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
брючные костюмы женские праздничные
494
297 %
37 710
37 710
airware 7633.6 %
Перегретая
костюмы женские брючные праздничные
415
224.8 %
37 706
37 706
airware 9085.78 %
Перегретая
костюмы двойка женские брючные
59
31.9 %
37 687
37 687
airware 63876.3 %
Перегретая
костюмы женские брючные деловые
284
678.2 %
37 049
37 049
airware 13045.4 %
Перегретая
деловые костюмы женские брючные
85
26.6 %
36 945
36 945
airware 43464.7 %
Перегретая
женские деловые костюмы брючные
58
35.3 %
36 750
36 750
airware 63362.1 %
Перегретая
костюм женские брючный деловой
60
107.9 %
36 689
36 689
airware 61148.3 %
Перегретая
брючные женские костюмы больших размеров
109
3583.3 %
35 694
35 694
airware 32746.8 %
Перегретая
женские костюмы брючные больших размеров
286
168.3 %
35 667
35 667
airware 12471 %
Перегретая
вечерние брючные костюмы женские
220
661.1 %
35 620
35 620
airware 16190.9 %
Перегретая
вечерние костюмы женские брючные
107
189 %
35 618
35 618
airware 33287.9 %
Перегретая
брючные костюмы больших размеров женские
178
313.3 %
35 596
35 596
airware 19997.8 %
Перегретая
костюмы женские вечерние брючные
190
954.8 %
35 588
35 588
airware 18730.5 %
Перегретая
вечерние костюмы брючные женские
103
593.8 %
35 587
35 587
airware 34550.5 %
Перегретая
вечерние женские брючные костюмы
39
607.1 %
35 569
35 569
airware 91202.6 %
Перегретая
женские вечерние костюмы брючные
35
244.4 %
35 561
35 561
airware 101603 %
Перегретая
брючные вечерние костюмы женские
58
291.7 %
35 354
35 354
airware 60955.2 %
Перегретая
брючный костюм женские больших размеров
43
2100 %
35 302
35 302
airware 82097.7 %
Перегретая
брючный костюм большие размеры женские
74
339.5 %
35 299
35 299
airware 47701.4 %
Перегретая
костюмы больших размеров женские брючные
34
8 %
35 290
35 290
airware 103794 %
Перегретая
костюмы женские брючные больших размеров
70
90 %
35 241
35 241
airware 50344.3 %
Перегретая
женские домашние брючные костюмы
70
205.6 %
32 962
32 962
airware 47088.6 %
Перегретая
брючные костюмы женские домашние
59
245 %
32 793
32 793
airware 55581.4 %
Перегретая
костюмы брючные женские больших размеров
566
251.1 %
32 187
32 187
airware 5686.75 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших размеров
3 222
1053.4 %
31 779
31 779
airware 986.31 %
Перегретая
женские брючные костюмы больших размеров
1 101
172.4 %
31 739
31 739
airware 2882.74 %
Перегретая
домашние брючные костюмы женские
155
366.3 %
30 603
30 603
airware 19743.9 %
Перегретая
костюмы брючные теплые женские
87
202.6 %
30 480
30 480
airware 35034.5 %
Перегретая
костюмы женские брючные теплые
46
999999 %
30 474
30 474
airware 66247.8 %
Перегретая
костюмы брючные женские теплые
37
461.1 %
30 466
30 466
airware 82340.5 %
Перегретая
брючные костюмы теплые женские
133
232.2 %
30 448
30 448
airware 22893.2 %
Перегретая
теплые костюмы брючные женские
89
454.5 %
30 444
30 444
airware 34206.7 %
Перегретая
брючные теплые костюмы женские
126
256.6 %
30 442
30 442
airware 24160.3 %
Перегретая
брючные костюмы женские теплые
152
250 %
30 438
30 438
airware 20025 %
Перегретая
женские теплые брючные костюмы
81
238.4 %
30 377
30 377
airware 37502.5 %
Перегретая
теплые костюмы женские брючные
67
192.6 %
30 190
30 190
airware 45059.7 %
Перегретая
теплые брючные костюмы женские
648
258.4 %
30 174
30 174
airware 4656.48 %
Перегретая
брючные костюмы женские офисные
182
90 %
29 524
29 524
airware 16222 %
Перегретая
костюмы брючные женские офисные
137
121.2 %
29 521
29 521
airware 21548.2 %
Перегретая
офисные костюмы женские брючные
42
250 %
29 112
29 112
airware 69314.3 %
Перегретая
женские костюмы брючные офисные
292
1410 %
28 502
28 502
airware 9760.96 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные офисные
149
175.8 %
25 212
25 212
airware 16920.8 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные офисные
78
155.4 %
25 112
25 112
airware 32194.9 %
Перегретая
женские костюмы брючные праздничные больших размеров
193
400.9 %
25 068
25 068
airware 12988.6 %
Перегретая
костюмы женские брючные праздничные больших размеров
145
476.5 %
25 065
25 065
airware 17286.2 %
Перегретая
костюмы брючные праздничные женские больших размеров
88
207.1 %
25 053
25 053
airware 28469.3 %
Перегретая
женские брючные костюмы больших размеров праздничные
81
2650 %
25 001
25 001
airware 30865.4 %
Перегретая
праздничные брючные костюмы женские больших размеров
78
759.1 %
24 979
24 979
airware 32024.4 %
Перегретая
костюмы брючные женские праздничные больших размеров
37
69.4 %
24 975
24 975
airware 67500 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших размеров праздничные
796
320.2 %
24 975
24 975
airware 3137.56 %
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