Спрос на женской платья

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
платья befree женские
401
599.3 %
581
581
airware 144.89 %
Перегретая
платья 80 х годов женские
93
266.3 %
2 785
2 785
airware 2994.62 %
Перегретая
платья 68 размера женские
34
233.3 %
8 242
8 242
airware 24241.2 %
Перегретая
платья 64 размера женские праздничное
54
590 %
7 177
7 177
airware 13290.7 %
Перегретая
платья 64 размера женские
49
1683.3 %
16 292
16 292
airware 33249 %
Перегретая
платья 60 размера женские
110
2150 %
44 638
44 638
airware 40580 %
Перегретая
платья 58 размера женское
70
1216.7 %
64 143
64 143
airware 91632.9 %
Перегретая
платья 56 размера женские праздничные
124
367.9 %
53 375
53 375
airware 43044.4 %
Перегретая
платья 56 размера женские
61
119.4 %
85 192
85 192
airware 139659 %
Перегретая
платья 54-56 женские нарядные
98
2500 %
53 057
53 057
airware 54139.8 %
Перегретая
платья 54-56 женские
52
323.7 %
77 154
77 154
airware 148373 %
Перегретая
платья 54 размер женские нарядные
39
2000 %
72 902
72 902
airware 186928 %
Перегретая
платья 54 размер женские
79
353.8 %
117 009
117 009
airware 148113 %
Перегретая
платья 52-54 женские модные
79
322.4 %
39 197
39 197
airware 49616.5 %
Перегретая
пиджак женский для платья
150
739.5 %
6 660
6 660
airware 4440 %
Перегретая
перчатки женские для платья длинные
39
184.5 %
568
568
airware 1456.41 %
Перегретая
перчатки женские для платья
111
180.6 %
1 229
1 229
airware 1107.21 %
Перегретая
очень красивые платья женские
89
437 %
91 557
91 557
airware 102873 %
Перегретая
офисные платья женские стильные
110
1425 %
69 090
69 090
airware 62809.1 %
Перегретая
офисные платья женские осень
65
101.2 %
136 121
136 121
airware 209417 %
Перегретая
офисные платья женские деловые осень
61
240.6 %
137 674
137 674
airware 225695 %
Перегретая
офисные платья женские деловые
170
243.1 %
149 242
149 242
airware 87789.4 %
Перегретая
офисные платья женские больших размеров
44
225 %
48 563
48 563
airware 110370 %
Перегретая
офисные платья женские
880
3470 %
141 994
141 994
airware 16135.7 %
Перегретая
офисные женские платья
48
2350 %
141 994
141 994
airware 295821 %
Перегретая
открытые платья женские
111
743.8 %
40 099
40 099
airware 36125.2 %
Перегретая
осень платья женские
79
18.7 %
328 129
328 129
airware 415353 %
Перегретая
осенняя платья женская
135
37.1 %
328 129
328 129
airware 243059 %
Перегретая
осенний платья женский длинный
218
62.4 %
153 123
153 123
airware 70239.9 %
Перегретая
осенний платья женский
477
379.7 %
328 129
328 129
airware 68790.1 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
120
3950 %
46 945
46 945
airware 39120.8 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
120
907.1 %
41 154
41 154
airware 34295 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
567
195.5 %
47 345
47 345
airware 8350.09 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
87
298.6 %
40 812
40 812
airware 46910.3 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
43
184.4 %
63 360
63 360
airware 147349 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
67
496.7 %
99 063
99 063
airware 147855 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
78
41.8 %
65 356
65 356
airware 83789.8 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
790
44.5 %
164 522
164 522
airware 20825.6 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
250
744.4 %
136 121
136 121
airware 54448.4 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные короткие
73
32 %
59 771
59 771
airware 81878.1 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные длинные
110
835.7 %
80 455
80 455
airware 73140.9 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
351
188.8 %
184 725
184 725
airware 52628.2 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
111
999999 %
75 019
75 019
airware 67584.7 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
349
69.1 %
153 123
153 123
airware 43874.8 %
Перегретая
осенние платья женские вязаные
167
2833.3 %
20 004
20 004
airware 11978.4 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
126
159.6 %
97 175
97 175
airware 77123 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров длинные
129
440.9 %
72 248
72 248
airware 56006.2 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
1 667
77.2 %
129 353
129 353
airware 7759.63 %
Перегретая
осенние платья женские больших
54
1750 %
128 426
128 426
airware 237826 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
120
226.5 %
132 881
132 881
airware 110734 %
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