Спрос на платье осени женское

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
нарядное платье женское осеннее
97
1666.7 %
177 500
177 500
airware 182990 %
Перегретая
платье зима осень женское
142
172.4 %
259 805
259 805
airware 182961 %
Перегретая
платье на осень короткое женское
42
163.5 %
76 467
76 467
airware 182064 %
Перегретая
платье женское на осень свободное
45
1450 %
80 647
80 647
airware 179216 %
Перегретая
платье осеннее женское 54
56
380.8 %
100 097
100 097
airware 178745 %
Перегретая
платье женское трикотажное осень нарядное
34
220 %
60 021
60 021
airware 176532 %
Перегретая
нарядное платье осеннее женское
101
489.1 %
177 500
177 500
airware 175743 %
Перегретая
платье женское осенние длинное
85
207.6 %
148 682
148 682
airware 174920 %
Перегретая
платье осеннее повседневное женское
109
361.4 %
189 662
189 662
airware 174002 %
Перегретая
платье женское осень с рукавами
129
664.3 %
222 895
222 895
airware 172787 %
Перегретая
платье длинное женское больших размеров осень
42
312.5 %
72 248
72 248
airware 172019 %
Перегретая
платье с длинным рукавом осень женское
72
130 %
123 513
123 513
airware 171546 %
Перегретая
платье женское осеннее повседневное короткое
37
3750 %
63 360
63 360
airware 171243 %
Перегретая
платье осень 2025 женское длинное
47
385.7 %
80 309
80 309
airware 170870 %
Перегретая
платье женское офисное миди осень
47
173.7 %
79 319
79 319
airware 168764 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное 2025
43
160.3 %
72 508
72 508
airware 168623 %
Перегретая
платье женское весна-осень нарядное
75
252.7 %
126 456
126 456
airware 168608 %
Перегретая
платье короткое на осень женское
46
162.2 %
76 663
76 663
airware 166659 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
114
1678.6 %
189 662
189 662
airware 166370 %
Перегретая
платье офисное на осень женское
79
476.7 %
131 356
131 356
airware 166273 %
Перегретая
платье женское вечернее на осень
115
472.7 %
191 104
191 104
airware 166177 %
Перегретая
платье миди на осень женское
75
177.3 %
123 676
123 676
airware 164901 %
Перегретая
осеннее платье короткое женское
47
238 %
76 576
76 576
airware 162928 %
Перегретая
платье женское большие размеры осень
77
820 %
125 213
125 213
airware 162614 %
Перегретая
платье женское коктейльное осень
51
165.9 %
82 300
82 300
airware 161373 %
Перегретая
платье трикотажное женское осеннее
49
75.6 %
79 051
79 051
airware 161329 %
Перегретая
платье женское классика осень
43
203.6 %
69 113
69 113
airware 160728 %
Перегретая
платье для осени женское больших размеров
78
172.9 %
125 213
125 213
airware 160530 %
Перегретая
платье женское осеннее вечернее
120
329.1 %
191 104
191 104
airware 159253 %
Перегретая
платье трикотажное женское нарядное осень
38
152.7 %
60 021
60 021
airware 157950 %
Перегретая
повседневное платье женское осень длинное
64
158.5 %
99 217
99 217
airware 155027 %
Перегретая
платье удлиненное женское осень
94
224.1 %
144 942
144 942
airware 154194 %
Перегретая
платье женское осень повседневное прямое
43
1483.3 %
66 019
66 019
airware 153533 %
Перегретая
платье праздничное осеннее женское
119
371.6 %
180 371
180 371
airware 151572 %
Перегретая
праздничное платье женское осень
119
347.5 %
180 371
180 371
airware 151572 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное офисное
76
160.1 %
114 541
114 541
airware 150712 %
Перегретая
платье женское осень офисное с длинным
52
170.9 %
78 223
78 223
airware 150429 %
Перегретая
платье осень женское офисное больших размеров
53
73.3 %
79 621
79 621
airware 150228 %
Перегретая
платье осень женское нарядное
119
400 %
177 500
177 500
airware 149160 %
Перегретая
платье нарядное женское осень
119
60.2 %
177 500
177 500
airware 149160 %
Перегретая
женское платье праздничное осеннее
121
163.1 %
180 371
180 371
airware 149067 %
Перегретая
платье женское больших размеров осеннее
84
696.2 %
125 213
125 213
airware 149063 %
Перегретая
женское платье офисное осень
93
515 %
138 283
138 283
airware 148691 %
Перегретая
платье женское осень по фигуре
99
195.6 %
147 138
147 138
airware 148624 %
Перегретая
платье женское осенние повседневное
128
2510 %
189 662
189 662
airware 148173 %
Перегретая
осеннее платье нарядное женское
121
258.6 %
177 500
177 500
airware 146694 %
Перегретая
осенние платье женское короткое
52
276.1 %
75 950
75 950
airware 146058 %
Перегретая
платье свободное женское осень
55
253.7 %
80 164
80 164
airware 145753 %
Перегретая
платье женское длинный рукав осеннее
95
147.9 %
137 416
137 416
airware 144648 %
Перегретая
платье женское осень праздничное миди
65
162.1 %
93 603
93 603
airware 144005 %
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