Спрос на костюмы осень женские

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
костюмы женские на осень офисные
61
431.2 %
46 207
46 207
airware 75749.2 %
Перегретая
костюмы офисные женские осень
68
204.5 %
46 127
46 127
airware 67833.8 %
Перегретая
женские костюмы на осень офисные
297
196.3 %
46 021
46 021
airware 15495.3 %
Перегретая
костюмы женские осенние офисные
361
488.8 %
45 923
45 923
airware 12721 %
Перегретая
костюмы на осень женские офисные
1 064
205.8 %
45 683
45 683
airware 4293.52 %
Перегретая
костюмы больших размеров женские осень
193
184 %
45 629
45 629
airware 23642 %
Перегретая
женские костюмы осенние больших размеров
45
396.2 %
44 615
44 615
airware 99144.5 %
Перегретая
женские костюмы больших размеров осень
42
370 %
44 524
44 524
airware 106010 %
Перегретая
костюмы осенние женские большие размеры
215
102.5 %
44 478
44 478
airware 20687.4 %
Перегретая
костюмы женские на осень большие размеры
134
31.2 %
44 456
44 456
airware 33176.1 %
Перегретая
женские костюмы на осень больших размеров
54
34.2 %
44 322
44 322
airware 82077.8 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров осень
106
123.8 %
44 306
44 306
airware 41798.1 %
Перегретая
костюм женские больших размеров осень
49
169.5 %
44 291
44 291
airware 90389.8 %
Перегретая
женские классические костюмы на осень
76
222.7 %
44 286
44 286
airware 58271.1 %
Перегретая
осенние костюмы женские классические
105
250 %
44 286
44 286
airware 42177.1 %
Перегретая
костюмы осенние женские классические
58
88.1 %
44 286
44 286
airware 76355.2 %
Перегретая
женские костюмы на осень классика
233
678.1 %
44 286
44 286
airware 19006.9 %
Перегретая
костюмы на осень женские классические
276
320.6 %
44 286
44 286
airware 16045.7 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические
275
50.7 %
44 286
44 286
airware 16104 %
Перегретая
осенние женские костюмы больших размеров
197
122.8 %
44 253
44 253
airware 22463.4 %
Перегретая
женские осенние костюмы больших размеров
225
307.1 %
44 238
44 238
airware 19661.3 %
Перегретая
женские костюмы больших размеров на осень
245
246 %
44 214
44 214
airware 18046.5 %
Перегретая
костюмы на осень женские большие размеры
58
225.8 %
44 199
44 199
airware 76205.2 %
Перегретая
костюмы осень женские больших размеров
61
4.5 %
44 158
44 158
airware 72390.2 %
Перегретая
осенние костюмы больших размеров женские
75
1121.4 %
44 108
44 108
airware 58810.7 %
Перегретая
костюмы на осень больших размеров женские
69
912.5 %
44 100
44 100
airware 63913 %
Перегретая
костюмы на осень женские больших размеров
1 721
257.3 %
43 991
43 991
airware 2556.13 %
Перегретая
осенние костюмы женские больших размеров
1 047
119.7 %
43 964
43 964
airware 4199.04 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров на осень
423
1107.5 %
43 962
43 962
airware 10392.9 %
Перегретая
женские костюмы на осень большие размеры
698
375.6 %
43 941
43 941
airware 6295.27 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров
482
32.1 %
43 928
43 928
airware 9113.69 %
Перегретая
костюмы женские классические осень
99
140.4 %
43 632
43 632
airware 44072.7 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые
569
735.5 %
41 979
41 979
airware 7377.68 %
Перегретая
женские осенние костюмы теплые
91
151.1 %
41 942
41 942
airware 46090.1 %
Перегретая
женские тёплые костюмы на осень
48
419.2 %
40 663
40 663
airware 84714.6 %
Перегретая
осенние костюмы теплые женские
48
258.7 %
40 663
40 663
airware 84714.6 %
Перегретая
костюмы женские на осень теплые
76
592.9 %
40 629
40 629
airware 53459.2 %
Перегретая
костюмы на осень теплые женские
63
302 %
40 611
40 611
airware 64461.9 %
Перегретая
осенние теплые костюмы женские
201
565.4 %
40 525
40 525
airware 20161.7 %
Перегретая
костюмы женские теплые на осень
191
195.8 %
40 518
40 518
airware 21213.6 %
Перегретая
тёплые костюмы женские на осень
230
2040.9 %
40 497
40 497
airware 17607.4 %
Перегретая
женские теплые костюмы на осень
127
655.6 %
40 456
40 456
airware 31855.1 %
Перегретая
костюмы теплые на осень женские
129
330.4 %
40 443
40 443
airware 31351.2 %
Перегретая
осенние женские костюмы теплые
121
194 %
40 411
40 411
airware 33397.5 %
Перегретая
тёплые женские костюмы на осень
107
339.2 %
40 402
40 402
airware 37758.9 %
Перегретая
костюмы осенние женские теплые
151
409.5 %
40 393
40 393
airware 26750.3 %
Перегретая
тёплые костюмы на осень женские
146
330.8 %
40 387
40 387
airware 27662.3 %
Перегретая
костюмы осень женские теплые
92
160.8 %
40 363
40 363
airware 43872.8 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские
321
414.8 %
40 273
40 273
airware 12546.1 %
Перегретая
костюмы теплые женские на осень
373
314.5 %
40 155
40 155
airware 10765.4 %
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