Спрос на женская платья

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
платья теплое женское
584
296.4 %
61 889
61 889
airware 10597.4 %
Перегретая
женские платья вечерние
2 174
296.5 %
218 593
218 593
airware 10054.9 %
Перегретая
черный женский ремень для платья
37
296.7 %
23 435
23 435
airware 63337.8 %
Перегретая
женские платья вечерние праздничные больших размеров
74
296.7 %
55 182
55 182
airware 74570.3 %
Перегретая
ремень коричневый женский широкий для платья
116
296.8 %
2 881
2 881
airware 2483.62 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные нарядные
183
297.3 %
200 140
200 140
airware 109366 %
Перегретая
платья женские летние беларусь
47
297.4 %
9 909
9 909
airware 21083 %
Перегретая
связанные платья женское
99
297.5 %
10 228
10 228
airware 10331.3 %
Перегретая
домашние платья женские для дома хлопок
109
297.7 %
34 177
34 177
airware 31355 %
Перегретая
женские платья нарядные на свадьбу
218
297.7 %
54 798
54 798
airware 25136.7 %
Перегретая
платья женское черное
57
297.8 %
104 274
104 274
airware 182937 %
Перегретая
шерстяные платья женские больших размеров
350
298.2 %
1 834
1 834
airware 524 %
Перегретая
беларусь женская одежда платья нарядные
735
298.3 %
8 909
8 909
airware 1212.11 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
87
298.6 %
40 812
40 812
airware 46910.3 %
Перегретая
мусульманские платья зимние женские
279
299.1 %
5 495
5 495
airware 1969.53 %
Перегретая
ремень женский для платья кожаный
55
300 %
65 055
65 055
airware 118282 %
Перегретая
кожаное платья женские
40
300 %
30 186
30 186
airware 75465 %
Перегретая
платья женские со стразами
40
300 %
2 759
2 759
airware 6897.5 %
Перегретая
платья женская зимняя
100
300 %
263 390
263 390
airware 263390 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные длинные
125
300 %
47 313
47 313
airware 37850.4 %
Перегретая
трендовые платья 2025 женские осень
155
300 %
2 551
2 551
airware 1645.81 %
Перегретая
женские платья осень-зима
40
300 %
266 372
266 372
airware 665930 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров стильные длинные
148
300.8 %
13 855
13 855
airware 9361.49 %
Перегретая
платья костюмы женские
420
301.5 %
7 798
7 798
airware 1856.67 %
Перегретая
платья ретро женские винтаж
63
302 %
3 204
3 204
airware 5085.71 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень короткие
63
302 %
5 411
5 411
airware 8588.89 %
Перегретая
wisell одежда женская платья
111
302.3 %
1 712
1 712
airware 1542.34 %
Перегретая
платья вечерние женские
18 468
303.1 %
218 593
218 593
airware 1183.63 %
Перегретая
платья нарядное женское больших размеров
38
303.3 %
105 085
105 085
airware 276539 %
Перегретая
платья женские для возрастных женщин
38
303.3 %
5 562
5 562
airware 14636.8 %
Перегретая
платья женские приталенные
94
304.1 %
77 720
77 720
airware 82680.9 %
Перегретая
расклешенные платья женские
61
304.2 %
17 998
17 998
airware 29504.9 %
Перегретая
платья женские на день рождения
122
304.2 %
36 190
36 190
airware 29663.9 %
Перегретая
женские спортивные платья больших размеров
56
304.5 %
8 941
8 941
airware 15966.1 %
Перегретая
вечерняя платья женская
56
304.5 %
218 593
218 593
airware 390345 %
Перегретая
женские платья тёплые
161
305.6 %
61 889
61 889
airware 38440.4 %
Перегретая
платья пиджак женские праздничные
92
305.6 %
2 833
2 833
airware 3079.35 %
Перегретая
женские трикотажные платья больших размеров осень
64
306 %
47 400
47 400
airware 74062.5 %
Перегретая
платья длинные вечерние женские
82
306.2 %
123 596
123 596
airware 150727 %
Перегретая
платья кожаные женские
495
306.5 %
30 221
30 221
airware 6105.25 %
Перегретая
платья женские осень
14 947
306.7 %
328 129
328 129
airware 2195.28 %
Перегретая
красивые ремни женские для платья
77
306.7 %
8 292
8 292
airware 10768.8 %
Перегретая
женские теплые платья длинные
72
307.1 %
35 616
35 616
airware 49466.7 %
Перегретая
платья шерстяные женские длинные
103
307.5 %
6 758
6 758
airware 6561.16 %
Перегретая
пояс коричневый женский для платья широкий
49
307.9 %
2 772
2 772
airware 5657.14 %
Перегретая
платья миди женские вечерние
124
308.3 %
94 481
94 481
airware 76194.4 %
Перегретая
платья с блестками вечернее женское
217
308.3 %
6 876
6 876
airware 3168.66 %
Перегретая
белая платья женская праздничный
75
308.6 %
29 753
29 753
airware 39670.7 %
Перегретая
платья вечерние женские короткие нарядные
70
309.3 %
69 695
69 695
airware 99564.3 %
Перегретая
теплые вязаные платья женские
436
309.5 %
17 860
17 860
airware 4096.33 %
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