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
осенние женские костюмы больших размеров
120
17 %
45 654
45 654
airware 38045 %
Перегретая
осенние женские костюмы
1 012
81.1 %
168 169
168 169
airware 16617.5 %
Перегретая
осенние женские брючные костюмы
38
3.7 %
81 536
81 536
airware 214568 %
Перегретая
осенние вязаные костюмы женские
119
185.2 %
8 924
8 924
airware 7499.16 %
Перегретая
осенние брючные костюмы женские больших размеров
49
12.6 %
21 260
21 260
airware 43387.8 %
Перегретая
осенние брючные костюмы женские
166
20.9 %
81 397
81 397
airware 49034.3 %
Перегретая
мусульманские костюмы женские на осень
421
378.9 %
2 436
2 436
airware 578.62 %
Перегретая
модные спортивные костюмы женские 2025 осень
80
1050 %
8 039
8 039
airware 10048.8 %
Перегретая
модные костюмы на осень женские
45
52.3 %
53 709
53 709
airware 119353 %
Перегретая
модные костюмы женские 2025 осень
152
179.9 %
28 500
28 500
airware 18750 %
Перегретая
модные женские костюмы 2025 осень
75
167.2 %
28 308
28 308
airware 37744 %
Перегретая
красивые костюмы на осень женские
54
257.7 %
15 573
15 573
airware 28838.9 %
Перегретая
красивые женские костюмы на осень
65
292.1 %
15 476
15 476
airware 23809.2 %
Перегретая
костюмы трикотажные на осень женские
55
177.9 %
62 785
62 785
airware 114155 %
Перегретая
костюмы теплые на осень женские
56
10.9 %
42 441
42 441
airware 75787.5 %
Перегретая
костюмы теплые женские на осень
278
517.3 %
42 741
42 741
airware 15374.5 %
Перегретая
костюмы спортивные на осень женские
54
15.1 %
65 182
65 182
airware 120707 %
Перегретая
костюмы спортивные женские на осень теплые
132
521.4 %
23 006
23 006
airware 17428.8 %
Перегретая
костюмы спортивные женские на осень на флисе
56
2850 %
5 733
5 733
airware 10237.5 %
Перегретая
костюмы спортивные женские на осень большие размеры
180
141.5 %
35 638
35 638
airware 19798.9 %
Перегретая
костюмы спортивные женские на осень
796
28.8 %
65 127
65 127
airware 8181.78 %
Перегретая
костюмы со штанами женские осенние
38
196.2 %
101 506
101 506
airware 267121 %
Перегретая
костюмы с юбкой на осень женские
115
126.9 %
36 881
36 881
airware 32070.4 %
Перегретая
костюмы с юбкой женские осень
37
27.1 %
37 041
37 041
airware 100111 %
Перегретая
костюмы с юбкой женские на осень больших размеров
100
258.3 %
3 958
3 958
airware 3958 %
Перегретая
костюмы с юбкой женские на осень
2 002
250.6 %
37 116
37 116
airware 1853.95 %
Перегретая
костюмы с жилеткой женские осенние
126
65.6 %
5 957
5 957
airware 4727.78 %
Перегретая
костюмы офисные женские осень
50
1300 %
46 826
46 826
airware 93652 %
Перегретая
костюмы осень зима женские
114
620 %
151 960
151 960
airware 133298 %
Перегретая
костюмы осень женские теплые
69
272.6 %
42 504
42 504
airware 61600 %
Перегретая
костюмы осень женские больших размеров
39
7.1 %
45 786
45 786
airware 117400 %
Перегретая
костюмы осень женские
353
9.7 %
168 169
168 169
airware 47639.9 %
Перегретая
костюмы осень 2025 женские
60
800 %
83 707
83 707
airware 139512 %
Перегретая
костюмы осенние женские теплые
93
143.8 %
42 298
42 298
airware 45481.7 %
Перегретая
костюмы осенние женские спортивные
37
16.1 %
65 023
65 023
airware 175738 %
Перегретая
костюмы осенние женские с юбкой
182
121.7 %
36 919
36 919
airware 20285.2 %
Перегретая
костюмы осенние женские с брюками
95
11.8 %
84 252
84 252
airware 88686.3 %
Перегретая
костюмы осенние женские большие размеры
132
24.2 %
45 849
45 849
airware 34734.1 %
Перегретая
костюмы осенние женские
1 478
7.6 %
168 169
168 169
airware 11378.2 %
Перегретая
костюмы оверсайз женские осень
70
727.8 %
68 407
68 407
airware 97724.3 %
Перегретая
костюмы на осень теплые женские
49
494.4 %
42 421
42 421
airware 86573.5 %
Перегретая
костюмы на осень спортивные женские
47
211.1 %
65 125
65 125
airware 138564 %
Перегретая
костюмы на осень с юбкой женские
64
243.9 %
37 267
37 267
airware 58229.7 %
Перегретая
костюмы на осень женские тройка
57
209.1 %
7 049
7 049
airware 12366.7 %
Перегретая
костюмы на осень женские трикотажные
45
7.1 %
62 785
62 785
airware 139522 %
Перегретая
костюмы на осень женские трикотаж
61
163 %
62 785
62 785
airware 102926 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые тройка
75
338.5 %
862
862
airware 1149.33 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые спортивные
248
566.7 %
22 717
22 717
airware 9160.08 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые с юбкой
86
910 %
5 698
5 698
airware 6625.58 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые больших размеров
61
456.7 %
6 360
6 360
airware 10426.2 %
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