Спрос на женские осенние костюмы

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 на осень женские с капюшоном
60
177.7 %
58 107
58 107
airware 96845 %
Перегретая
женские костюмы на осень с брюками спортивные
50
505.6 %
57 899
57 899
airware 115798 %
Перегретая
модные костюмы на осень женские
45
52.3 %
53 709
53 709
airware 119353 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные спортивные
131
495.8 %
53 632
53 632
airware 40940.5 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные спортивные
49
494.4 %
53 632
53 632
airware 109453 %
Перегретая
стильные спортивные костюмы женские осень
60
283.3 %
51 563
51 563
airware 85938.3 %
Перегретая
стильные костюмы женские осень больших размеров
104
253.9 %
50 958
50 958
airware 48998.1 %
Перегретая
женские костюмы на осень с брюками больших размеров
282
40.4 %
48 558
48 558
airware 17219.2 %
Перегретая
костюмы женские на осень офисные
57
525 %
46 854
46 854
airware 82200 %
Перегретая
костюмы офисные женские осень
50
1300 %
46 826
46 826
airware 93652 %
Перегретая
костюмы на осень женские офисные
828
16510 %
46 813
46 813
airware 5653.74 %
Перегретая
офисные костюмы женские осень
85
33.3 %
46 808
46 808
airware 55068.2 %
Перегретая
осенние костюмы женские офисные
87
2125 %
46 773
46 773
airware 53762.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние офисные
254
117.1 %
46 706
46 706
airware 18388.2 %
Перегретая
женские костюмы на осень офисные
228
506 %
46 646
46 646
airware 20458.8 %
Перегретая
костюмы женские на осень большие размеры
71
12 %
45 924
45 924
airware 64681.7 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров осень
59
24.7 %
45 874
45 874
airware 77752.5 %
Перегретая
костюмы осенние женские большие размеры
132
24.2 %
45 849
45 849
airware 34734.1 %
Перегретая
осенние костюмы больших размеров женские
47
38.7 %
45 848
45 848
airware 97548.9 %
Перегретая
костюмы на осень женские большие размеры
47
1225 %
45 848
45 848
airware 97548.9 %
Перегретая
костюмы осень женские больших размеров
39
7.1 %
45 786
45 786
airware 117400 %
Перегретая
осенние женские костюмы больших размеров
120
17 %
45 654
45 654
airware 38045 %
Перегретая
костюмы больших размеров женские осень
154
408.1 %
45 215
45 215
airware 29360.4 %
Перегретая
осенние костюмы женские больших размеров
548
1.3 %
45 144
45 144
airware 8237.96 %
Перегретая
костюмы на осень женские больших размеров
1 353
1238.6 %
45 127
45 127
airware 3335.33 %
Перегретая
женские костюмы на осень большие размеры
389
16.8 %
45 122
45 122
airware 11599.5 %
Перегретая
женские костюмы больших размеров на осень
245
305.2 %
45 074
45 074
airware 18397.6 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров
291
12.2 %
45 059
45 059
airware 15484.2 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров на осень
280
139.2 %
45 056
45 056
airware 16091.4 %
Перегретая
женские осенние костюмы больших размеров
168
90 %
44 917
44 917
airware 26736.3 %
Перегретая
костюмы на осень женские для беременных
50
135.2 %
44 434
44 434
airware 88868 %
Перегретая
женские классические костюмы на осень
58
999999 %
43 217
43 217
airware 74512.1 %
Перегретая
женские костюмы на осень классика
163
39.1 %
43 217
43 217
airware 26513.5 %
Перегретая
костюмы женские классические осень
62
11.4 %
43 217
43 217
airware 69704.8 %
Перегретая
костюмы на осень женские классические
188
163.6 %
43 217
43 217
airware 22987.8 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические
161
13.8 %
43 217
43 217
airware 26842.9 %
Перегретая
теплые костюмы на осень женские
1 904
1437.5 %
42 841
42 841
airware 2250.05 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые
1 252
537.8 %
42 841
42 841
airware 3421.81 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень
919
152.4 %
42 826
42 826
airware 4660.07 %
Перегретая
теплые женские костюмы на осень
409
86.3 %
42 820
42 820
airware 10469.4 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
551
50.5 %
42 806
42 806
airware 7768.78 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые
344
85.4 %
42 776
42 776
airware 12434.9 %
Перегретая
костюмы теплые женские на осень
278
517.3 %
42 741
42 741
airware 15374.5 %
Перегретая
женские костюмы на осень теплые
308
93.3 %
42 738
42 738
airware 13876 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские
243
456.2 %
42 702
42 702
airware 17572.8 %
Перегретая
костюмы женские теплые на осень
165
684.6 %
42 531
42 531
airware 25776.4 %
Перегретая
костюмы женские на осень теплые
74
1283.3 %
42 506
42 506
airware 57440.5 %
Перегретая
костюмы осень женские теплые
69
272.6 %
42 504
42 504
airware 61600 %
Перегретая
женские теплые костюмы на осень
73
75.9 %
42 502
42 502
airware 58221.9 %
Перегретая
костюмы теплые на осень женские
56
10.9 %
42 441
42 441
airware 75787.5 %
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