Спрос на платье женские осень

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
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
женское платье офисное осень
102
298.8 %
132 021
132 021
airware 129432 %
Перегретая
женское платье осень-зима
49
198.5 %
250 583
250 583
airware 511394 %
Перегретая
женское платье осень-весна повседневное
39
25.3 %
185 703
185 703
airware 476162 %
Перегретая
женское платье осень турция
40
164.3 %
9 941
9 941
airware 24852.5 %
Перегретая
женское платье осень зима
86
623.3 %
250 583
250 583
airware 291376 %
Перегретая
женское платье осень больших размеров
45
30.4 %
125 614
125 614
airware 279142 %
Перегретая
женское платье осень 2025
369
48.4 %
126 278
126 278
airware 34221.7 %
Перегретая
женское платье осень
670
163.4 %
313 531
313 531
airware 46795.7 %
Перегретая
женское платье на осень теплое
50
158.7 %
46 587
46 587
airware 93174 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
64
278.6 %
184 285
184 285
airware 287945 %
Перегретая
женское платье на осень больших размеров
122
1059.1 %
125 614
125 614
airware 102962 %
Перегретая
женское платье на осень 2025
259
1283.3 %
101 686
101 686
airware 39261 %
Перегретая
женское платье на осень
1 175
1975.9 %
313 531
313 531
airware 26683.5 %
Перегретая
женское платье миди осень
161
211 %
122 598
122 598
airware 76147.8 %
Перегретая
женское платье лапша осень
236
253.4 %
18 739
18 739
airware 7940.25 %
Перегретая
женское платье больших размеров на осень
314
548.4 %
125 614
125 614
airware 40004.5 %
Перегретая
женское офисное платье осень
156
333.6 %
132 021
132 021
airware 84628.8 %
Перегретая
женское длинное платье на осень
56
186.6 %
146 591
146 591
airware 261770 %
Перегретая
женские трикотажные платья на осень
285
205.7 %
81 075
81 075
airware 28447.4 %
Перегретая
женские трикотажные платья больших размеров осень
48
56.7 %
46 191
46 191
airware 96231.2 %
Перегретая
женские теплые платья на осень
305
214 %
46 215
46 215
airware 15152.5 %
Перегретая
женские платья трикотажные на осень
219
238.8 %
81 288
81 288
airware 37117.8 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом на осень
89
164.1 %
132 034
132 034
airware 148353 %
Перегретая
женские платья осень зима
180
355.1 %
250 583
250 583
airware 139213 %
Перегретая
женские платья осень больших размеров
90
4450 %
125 614
125 614
airware 139571 %
Перегретая
женские платья осень 2025
300
1250 %
126 278
126 278
airware 42092.7 %
Перегретая
женские платья осень
433
173.2 %
313 531
313 531
airware 72409 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
270
165.9 %
46 300
46 300
airware 17148.2 %
Перегретая
женские платья на осень с длинным рукавом
164
155.1 %
128 022
128 022
airware 78062.2 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
171
153.6 %
63 161
63 161
airware 36936.3 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 487
588.8 %
162 304
162 304
airware 10914.9 %
Перегретая
женские платья на осень офисные
258
238.3 %
50 315
50 315
airware 19501.9 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
595
156.6 %
178 835
178 835
airware 30056.3 %
Перегретая
женские платья на осень короткие
59
170.4 %
74 735
74 735
airware 126669 %
Перегретая
женские платья на осень длинные
154
620.4 %
146 591
146 591
airware 95189 %
Перегретая
женские платья на осень больших размеров
517
1964.8 %
125 614
125 614
airware 24296.7 %
Перегретая
женские платья на осень 2025
431
632.4 %
127 898
127 898
airware 29674.7 %
Перегретая
женские платья на осень
5 841
216 %
313 531
313 531
airware 5367.76 %
Перегретая
женские платья весна-осень
59
140.3 %
300 300
300 300
airware 508983 %
Перегретая
женские платья больших размеров осень
61
215.2 %
125 614
125 614
airware 205925 %
Перегретая
женские платья больших размеров на осень
740
170.1 %
127 570
127 570
airware 17239.2 %
Перегретая
женские платье осень
204
244.3 %
313 493
313 493
airware 153673 %
Перегретая
женские платье на осень
622
193 %
313 493
313 493
airware 50400.8 %
Перегретая
женская платья осень
74
234.6 %
313 493
313 493
airware 423639 %
Перегретая
женская платья на осень
195
164 %
313 493
313 493
airware 160766 %
Перегретая
женская платье осень 2025
104
157.2 %
127 898
127 898
airware 122979 %
Перегретая
женская платье осень
499
270.8 %
313 493
313 493
airware 62824.2 %
Перегретая
женская платье на осень
262
283.9 %
37 703
37 703
airware 14390.5 %
Перегретая
женская одежда платья осень
155
360 %
302 771
302 771
airware 195336 %
Перегретая
женская одежда платье на осень
60
157.1 %
309 332
309 332
airware 515553 %
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