Спрос на женский платья

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
осенний платья женский
565
2740.5 %
313 531
313 531
airware 55492.2 %
Перегретая
осенний женские платья
44
325 %
313 493
313 493
airware 712484 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
160
199.5 %
46 318
46 318
airware 28948.8 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
134
209.5 %
37 411
37 411
airware 27918.7 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
784
370 %
46 042
46 042
airware 5872.7 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
122
152.5 %
40 422
40 422
airware 33132.8 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
39
164.7 %
61 260
61 260
airware 157077 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
89
165.6 %
93 621
93 621
airware 105192 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
90
207.1 %
62 579
62 579
airware 69532.2 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
1 174
456 %
166 606
166 606
airware 14191.3 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
332
191.3 %
132 021
132 021
airware 39765.4 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные длинные
152
169.7 %
70 922
70 922
airware 46659.2 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
449
1172.5 %
178 835
178 835
airware 39829.6 %
Перегретая
осенние платья женские мусульманские
234
1025 %
7 303
7 303
airware 3120.94 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
126
1195.5 %
74 221
74 221
airware 58905.6 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
539
1946.3 %
146 591
146 591
airware 27196.8 %
Перегретая
осенние платья женские вязаные
254
188 %
17 976
17 976
airware 7077.16 %
Перегретая
осенние платья женские вечерние
42
250 %
179 757
179 757
airware 427993 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
84
166.7 %
95 109
95 109
airware 113225 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров длинные
183
158.9 %
71 899
71 899
airware 39289.1 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
2 430
8950 %
125 614
125 614
airware 5169.3 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
99
416.7 %
127 898
127 898
airware 129190 %
Перегретая
осенние платья женские
15 520
617.9 %
313 531
313 531
airware 2020.17 %
Перегретая
осенние платья длинные женские
120
231.8 %
146 591
146 591
airware 122159 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
42
155 %
125 614
125 614
airware 299081 %
Перегретая
осенние нарядные платья женские
119
185.2 %
178 835
178 835
airware 150282 %
Перегретая
осенние женские платья теплые
112
152.8 %
46 410
46 410
airware 41437.5 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
101
186.5 %
178 835
178 835
airware 177064 %
Перегретая
осенние женские платья длинные
85
2783.3 %
146 591
146 591
airware 172460 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
379
1453.7 %
125 614
125 614
airware 33143.5 %
Перегретая
осенние женские платья
1 045
683.3 %
313 531
313 531
airware 30003 %
Перегретая
осенние длинные платья женские
96
170 %
146 591
146 591
airware 152699 %
Перегретая
осенние весенние платья женские
44
1050 %
300 300
300 300
airware 682500 %
Перегретая
осеннее платья женские
98
192 %
313 493
313 493
airware 319891 %
Перегретая
осени платья женские
527
958.6 %
313 531
313 531
airware 59493.5 %
Перегретая
оригинальные платья женские
144
401.2 %
77 788
77 788
airware 54019.4 %
Перегретая
оранжевые платья женские
79
199.1 %
5 322
5 322
airware 6736.71 %
Перегретая
однотонные платья женские праздничные
56
510 %
24 832
24 832
airware 44342.9 %
Перегретая
однотонные платья женские летние
55
22.4 %
39 549
39 549
airware 71907.3 %
Перегретая
однотонные платья женские больших размеров
115
1592.9 %
5 161
5 161
airware 4487.83 %
Перегретая
однотонные платья женские
132
2250 %
55 160
55 160
airware 41787.9 %
Перегретая
одежда женская платья нарядные
52
323.7 %
206 060
206 060
airware 396269 %
Перегретая
одежда женская платья
209
317.9 %
377 050
377 050
airware 180407 %
Перегретая
одежда женская беларусь платья
43
1483.3 %
14 789
14 789
airware 34393 %
Перегретая
одежда 90х для вечеринки женская платья
107
241.1 %
264
264
airware 246.73 %
Перегретая
обтягивающие платья женские
44
1150 %
45 701
45 701
airware 103866 %
Перегретая
облегающие платья женские
54
1300 %
48 763
48 763
airware 90301.9 %
Перегретая
ночные платья женские
115
378.6 %
20 316
20 316
airware 17666.1 %
Перегретая
новогодние платья женские на 2026 красное
170
151.8 %
666
666
airware 391.76 %
Перегретая
новогодние платья женские на 2026 больших размеров
1 219
160.3 %
2 013
2 013
airware 165.14 %
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