Спрос на кроссовки осенние женские

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 кроссовки женские 2025
50
344.1 %
68 640
68 640
airware 137280 %
Перегретая
осенние кроссовки женские
50 589
304.2 %
255 776
255 776
airware 505.6 %
Перегретая
осенние кроссовки для бега женские
37
162.1 %
133 532
133 532
airware 360897 %
Перегретая
осенние кроссовки высокие женские
358
217.3 %
93 142
93 142
airware 26017.3 %
Перегретая
осенние кроссовки ботинки женские
125
218.9 %
12 774
12 774
airware 10219.2 %
Перегретая
осенние кроссовки белые женские
40
164.3 %
125 324
125 324
airware 313310 %
Перегретая
осенние кроссовки без шнурков женские
63
323.9 %
362 144
362 144
airware 574832 %
Перегретая
осенние кроссовки nike женские
122
398.6 %
58 999
58 999
airware 48359.8 %
Перегретая
осенние кроссовки adidas женские
110
311.9 %
47 034
47 034
airware 42758.2 %
Перегретая
осенние кожаные кроссовки женские
137
771.1 %
153 960
153 960
airware 112380 %
Перегретая
осенние зимние кроссовки женские
72
159.1 %
228 265
228 265
airware 317035 %
Перегретая
осенние замшевые кроссовки женские
37
578.6 %
68 443
68 443
airware 184981 %
Перегретая
осенние женские кроссовки черные
62
492.9 %
95 551
95 551
airware 154115 %
Перегретая
осенние женские кроссовки утепленные
387
153.5 %
22 246
22 246
airware 5748.32 %
Перегретая
осенние женские кроссовки непромокаемые
127
299 %
17 504
17 504
airware 13782.7 %
Перегретая
осенние женские кроссовки на платформе
230
655.3 %
60 440
60 440
airware 26278.3 %
Перегретая
осенние женские кроссовки кожаные
151
369.4 %
152 909
152 909
airware 101264 %
Перегретая
осенние женские кроссовки из натуральной кожи
185
185 %
57 656
57 656
airware 31165.4 %
Перегретая
осенние женские кроссовки высокие
180
223.1 %
93 429
93 429
airware 51905 %
Перегретая
осенние женские кроссовки
4 079
331.7 %
255 920
255 920
airware 6274.09 %
Перегретая
осенние высокие кроссовки женские
345
247.1 %
93 170
93 170
airware 27005.8 %
Перегретая
осенние весенние кроссовки женские
73
434.2 %
263 834
263 834
airware 361416 %
Перегретая
осенние ботинки кроссовки женские
374
205.8 %
11 986
11 986
airware 3204.81 %
Перегретая
осенние ботинки женские кроссовки
286
196.7 %
12 707
12 707
airware 4443.01 %
Перегретая
осенние белые кроссовки женские
122
250 %
122 429
122 429
airware 100352 %
Перегретая
осеннее кроссовки женские
610
261.1 %
258 363
258 363
airware 42354.6 %
Перегретая
осенне кроссовки женские
51
168.6 %
2 536
2 536
airware 4972.55 %
Перегретая
осенне весенние кроссовки женские
73
320.4 %
381 987
381 987
airware 523270 %
Перегретая
осени кроссовки женские
598
1117.9 %
258 363
258 363
airware 43204.5 %
Перегретая
ортопедические кроссовки женские осенние
377
1689.1 %
84 228
84 228
airware 22341.6 %
Перегретая
оранжевые кроссовки женские осенние
126
4250 %
5 589
5 589
airware 4435.71 %
Перегретая
обувь кроссовки женские осень
203
501.1 %
428 614
428 614
airware 211140 %
Перегретая
непромокаемые кроссовки женские осенние
226
1462.5 %
17 297
17 297
airware 7653.54 %
Перегретая
натуральные кроссовки женские осень
260
6450 %
105 341
105 341
airware 40515.8 %
Перегретая
натуральные кожаные кроссовки женские весна-осень
40
116.7 %
71 415
71 415
airware 178538 %
Перегретая
на осень кроссовки женские
72
500 %
263 612
263 612
airware 366128 %
Перегретая
мягкие кроссовки женские на осень
90
216.7 %
160 456
160 456
airware 178284 %
Перегретая
модные осенние кроссовки женские
43
193.3 %
150 737
150 737
airware 350551 %
Перегретая
модные кроссовки на осень женские
55
184.1 %
149 554
149 554
airware 271916 %
Перегретая
модные кроссовки женские осень
48
150 %
150 737
150 737
airware 314035 %
Перегретая
модные кроссовки женские 2025 осень
505
169.4 %
29 941
29 941
airware 5928.91 %
Перегретая
модные женские кроссовки на осень
46
1483.3 %
150 737
150 737
airware 327689 %
Перегретая
модные женские кроссовки 2025 осень
157
158.3 %
30 227
30 227
airware 19252.9 %
Перегретая
меховые кроссовки женские осенние
53
158.2 %
10 230
10 230
airware 19301.9 %
Перегретая
массивные кроссовки женские осень
74
171.3 %
20 037
20 037
airware 27077 %
Перегретая
лёгкие кроссовки женские осенние
38
240 %
176 657
176 657
airware 464887 %
Перегретая
леопардовые кроссовки женские осень
54
162.5 %
2 355
2 355
airware 4361.11 %
Перегретая
легкие осенние кроссовки женские
38
3850 %
176 657
176 657
airware 464887 %
Перегретая
легкие кроссовки женские осенние
132
303.8 %
169 352
169 352
airware 128297 %
Перегретая
крутые кроссовки женские осень
83
872.2 %
4 460
4 460
airware 5373.49 %
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