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
красивые платья женские
242
4.4 %
78 433
78 433
airware 32410.3 %
Перегретая
красивые платья для дома женские
69
580.8 %
16 866
16 866
airware 24443.5 %
Перегретая
красивые платья больших размеров женские праздничные молодежные
127
1220 %
194
194
airware 152.76 %
Перегретая
красивые платья больших размеров женские праздничные
50
23.5 %
40 117
40 117
airware 80234 %
Перегретая
красивые платья больших размеров женские
70
209.3 %
12 620
12 620
airware 18028.6 %
Перегретая
красивые осенние платья женские
85
262.5 %
73 493
73 493
airware 86462.4 %
Перегретая
красивые нарядные платья женские для торжества
190
2764.3 %
42 480
42 480
airware 22357.9 %
Перегретая
красивые нарядные женские платья
38
250 %
33 495
33 495
airware 88144.7 %
Перегретая
красивые летние платья женские
143
3625 %
59 251
59 251
airware 41434.3 %
Перегретая
красивые женские платья на праздник больших размеров
48
2450 %
11 412
11 412
airware 23775 %
Перегретая
красивые женские платья на праздник
226
2875 %
44 683
44 683
airware 19771.2 %
Перегретая
красивые женские платья на осень
88
254.7 %
73 493
73 493
airware 83514.8 %
Перегретая
красивые женские платья больших размеров праздничные
61
660 %
40 117
40 117
airware 65765.6 %
Перегретая
красивые женские платья
869
5161.8 %
78 808
78 808
airware 9068.81 %
Перегретая
красивые домашние платья женские
58
5850 %
16 868
16 868
airware 29082.8 %
Перегретая
красивые вечерние платья женские длинные
47
441.7 %
50 238
50 238
airware 106889 %
Перегретая
красивые вечерние платья женские больших размеров
91
192.2 %
36 932
36 932
airware 40584.6 %
Перегретая
красивые вечерние платья женские
368
322.6 %
63 499
63 499
airware 17255.2 %
Перегретая
красивое платья женские
48
4750 %
78 761
78 761
airware 164085 %
Перегретая
костюмы и платья женские нарядные
60
716.7 %
3 937
3 937
airware 6561.67 %
Перегретая
корсетные платья женские
54
334.2 %
5 776
5 776
airware 10696.3 %
Перегретая
корсет женский для платья
66
185.7 %
3 475
3 475
airware 5265.15 %
Перегретая
короткие черные платья женские
43
587.5 %
27 267
27 267
airware 63411.6 %
Перегретая
короткие пышные платья женские
39
440 %
4 801
4 801
airware 12310.3 %
Перегретая
короткие платья женские нарядное
58
436.7 %
40 631
40 631
airware 70053.4 %
Перегретая
короткие платья женские на осень
116
240.2 %
74 672
74 672
airware 64372.4 %
Перегретая
короткие платья женские летние
112
539.5 %
84 934
84 934
airware 75833.9 %
Перегретая
короткие платья женские вечерние
672
278.6 %
67 543
67 543
airware 10051 %
Перегретая
короткие платья женские больших размеров
40
1950 %
58 373
58 373
airware 145932 %
Перегретая
короткие платья женские
1 839
1113 %
101 612
101 612
airware 5525.39 %
Перегретая
короткие платья для дома женские
38
683.3 %
37 356
37 356
airware 98305.3 %
Перегретая
короткие платья вечерние женские
55
550 %
67 734
67 734
airware 123153 %
Перегретая
короткие платья больших размеров женские
47
177 %
58 373
58 373
airware 124198 %
Перегретая
короткие летние платья женские
55
146.4 %
85 167
85 167
airware 154849 %
Перегретая
короткие женские платья
97
390.9 %
101 825
101 825
airware 104974 %
Перегретая
короткие вечерние платья женские
148
619.2 %
67 078
67 078
airware 45323 %
Перегретая
коричневый ремень женский для платья
130
443.9 %
12 268
12 268
airware 9436.92 %
Перегретая
коричневый пояс женский для платья
95
363 %
12 263
12 263
airware 12908.4 %
Перегретая
коричневый платья женские
121
626.2 %
29 690
29 690
airware 24537.2 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
103
233.9 %
26 893
26 893
airware 26109.7 %
Перегретая
коричневые платья женские вечерние
257
828.8 %
13 948
13 948
airware 5427.24 %
Перегретая
коричневые платья женские
1 037
456.7 %
29 977
29 977
airware 2890.74 %
Перегретая
коричневые женские платья
55
233.3 %
30 029
30 029
airware 54598.2 %
Перегретая
корейские платья женские больших размеров
148
358.3 %
379
379
airware 256.08 %
Перегретая
корейские платья женские
409
10175 %
3 628
3 628
airware 887.04 %
Перегретая
корейская одежда женская платья
143
2333.3 %
1 984
1 984
airware 1387.41 %
Перегретая
коралловые платья женские
46
468.2 %
1 997
1 997
airware 4341.3 %
Перегретая
концертные платья женские длинные больших размеров
124
177.8 %
11
11
airware 8.87 %
Повышенная
концертные платья женские
282
340.7 %
480
480
airware 170.21 %
Перегретая
комбинированные платья женские
96
284.1 %
1 950
1 950
airware 2031.25 %
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