Спрос на костюмы женский

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
свободный костюм женский
189
270.3 %
120 972
120 972
airware 64006.4 %
Перегретая
костюм женский свободный
210
212.5 %
120 972
120 972
airware 57605.7 %
Перегретая
костюм женский 48-50 размер
77
502.9 %
120 707
120 707
airware 156762 %
Перегретая
костюм осенний женский стильный
83
804.5 %
118 138
118 138
airware 142335 %
Перегретая
стильный костюм на осень женский
111
138.1 %
118 138
118 138
airware 106431 %
Перегретая
женский стильный костюм на осень
42
331.8 %
118 138
118 138
airware 281281 %
Перегретая
осенний костюм женский стильный
40
185.3 %
118 138
118 138
airware 295345 %
Перегретая
женский костюм повседневный осенний
43
380.8 %
117 005
117 005
airware 272105 %
Перегретая
костюм осенний женский повседневный
54
67.4 %
117 005
117 005
airware 216676 %
Перегретая
женский повседневный костюм осень
36
194 %
117 005
117 005
airware 325014 %
Перегретая
костюм повседневный женский осень
1 180
843.9 %
116 519
116 519
airware 9874.49 %
Перегретая
повседневный костюм женский осень
427
1592.3 %
116 519
116 519
airware 27287.8 %
Перегретая
костюм женский осенний повседневный
101
298.3 %
116 519
116 519
airware 115365 %
Перегретая
костюм женский повседневный на осень
1 168
983.6 %
116 519
116 519
airware 9975.94 %
Перегретая
костюм из костюмной ткани женский
137
2690 %
115 607
115 607
airware 84384.7 %
Перегретая
костюм женский из костюмной ткани
68
705.6 %
115 545
115 545
airware 169919 %
Перегретая
костюм женский осенний для невысоких
74
3750 %
115 317
115 317
airware 155834 %
Перегретая
костюм женский осенний на высоких
43
408.3 %
115 317
115 317
airware 268179 %
Перегретая
костюм комбез женский вечерний
70
827.8 %
113 088
113 088
airware 161554 %
Перегретая
костюм женский комбинезон вечерний
64
263.3 %
113 088
113 088
airware 176700 %
Перегретая
костюм женский стильный модный осень
324
155.9 %
112 632
112 632
airware 34763 %
Перегретая
стильный осенний костюм женский
157
1794.4 %
112 632
112 632
airware 71740.1 %
Перегретая
костюм женский осенний стильный
124
492.9 %
112 632
112 632
airware 90832.3 %
Перегретая
стильный костюм женский осень
182
960 %
112 632
112 632
airware 61885.7 %
Перегретая
костюм стильный женский на осень
119
526 %
112 632
112 632
airware 94648.7 %
Перегретая
стильный костюм женский на осень
93
472.7 %
112 632
112 632
airware 121110 %
Перегретая
стильный женский костюм на осень
126
290.5 %
112 632
112 632
airware 89390.5 %
Перегретая
костюм тканевый женский
250
344.1 %
110 531
110 531
airware 44212.4 %
Перегретая
костюм женский тканевый
123
342.9 %
110 531
110 531
airware 89862.6 %
Перегретая
костюм повседневный женский
3 037
152.1 %
109 732
109 732
airware 3613.17 %
Перегретая
костюм женский повседневный
2 341
91.9 %
109 695
109 695
airware 4685.82 %
Перегретая
повседневный костюм женский
1 734
236.1 %
109 636
109 636
airware 6322.72 %
Перегретая
домашний костюм женский комбинезон
163
267.3 %
108 405
108 405
airware 66506.1 %
Перегретая
женский костюм с брюками
622
124.2 %
107 315
107 315
airware 17253.2 %
Перегретая
костюм с брюками женский
8 562
319.4 %
107 182
107 182
airware 1251.83 %
Перегретая
костюм женский с брюками
6 480
65.3 %
107 178
107 178
airware 1653.98 %
Перегретая
брючный костюм женский
152 951
130.2 %
107 106
107 106
airware 70.03 %
Высокая
костюм женский брючный
592 254
298.3 %
107 106
107 106
airware 18.08 %
Высокая
костюм брючный женский
91 636
105.7 %
107 093
107 093
airware 116.87 %
Перегретая
женский костюм брючный
26 677
149.4 %
107 060
107 060
airware 401.32 %
Перегретая
брюшной женский костюм
56
243.1 %
107 027
107 027
airware 191120 %
Перегретая
женский брючный костюм
7 732
214.6 %
107 018
107 018
airware 1384.09 %
Перегретая
брючной костюм женский
3 804
222.3 %
106 968
106 968
airware 2811.99 %
Перегретая
брючный женский костюм
2 009
204.9 %
106 859
106 859
airware 5319.01 %
Перегретая
хб костюм женский летний
85
243.1 %
106 827
106 827
airware 125679 %
Перегретая
костюм 52 размер женский
297
640.7 %
106 695
106 695
airware 35924.2 %
Перегретая
костюм женский 52 размер
301
392.6 %
106 695
106 695
airware 35446.8 %
Перегретая
женский костюм со штанами
233
68.9 %
106 486
106 486
airware 45702.1 %
Перегретая
костюм со штанами женский
2 410
156.7 %
106 318
106 318
airware 4411.54 %
Перегретая
костюм женский со штанами
1 927
39.7 %
106 285
106 285
airware 5515.57 %
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