Спрос на женские осенние костюмы

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
костюмы женские осенние теплые
551
50.5 %
42 806
42 806
airware 7768.78 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
109
78.2 %
22 866
22 866
airware 20978 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные больших размеров
66
4.1 %
35 638
35 638
airware 53997 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные
309
9.2 %
65 041
65 041
airware 21048.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой нарядные
66
160 %
12 172
12 172
airware 18442.4 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой длинной
210
155 %
8 158
8 158
airware 3884.76 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой больших размеров
183
456.7 %
4 008
4 008
airware 2190.16 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой
1 098
2628 %
37 115
37 115
airware 3380.24 %
Перегретая
костюмы женские осенние офисные
254
117.1 %
46 706
46 706
airware 18388.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические с юбкой
56
1916.7 %
6 372
6 372
airware 11378.6 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические
161
13.8 %
43 217
43 217
airware 26842.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние вязаные
44
930 %
9 074
9 074
airware 20622.7 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
182
275 %
23 456
23 456
airware 12887.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные спортивные
131
495.8 %
53 632
53 632
airware 40940.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные классика
122
178.4 %
15 638
15 638
airware 12818 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные больших размеров
286
30.8 %
21 257
21 257
airware 7432.52 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные
924
59.5 %
81 859
81 859
airware 8859.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров спортивные
37
2.9 %
35 638
35 638
airware 96318.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров с юбкой
55
69.6 %
4 019
4 019
airware 7307.27 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров
291
12.2 %
45 059
45 059
airware 15484.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние беларусь
54
157.7 %
6 756
6 756
airware 12511.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние 2025
123
11 %
83 707
83 707
airware 68054.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние
8 741
92.5 %
168 169
168 169
airware 1923.91 %
Перегретая
костюмы женские на осень теплые
74
1283.3 %
42 506
42 506
airware 57440.5 %
Перегретая
костюмы женские на осень с юбкой
62
101.2 %
37 244
37 244
airware 60071 %
Перегретая
костюмы женские на осень офисные
57
525 %
46 854
46 854
airware 82200 %
Перегретая
костюмы женские на осень брючные
81
24.3 %
81 751
81 751
airware 100927 %
Перегретая
костюмы женские на осень большие размеры
71
12 %
45 924
45 924
airware 64681.7 %
Перегретая
костюмы женские на осень
869
62.1 %
168 169
168 169
airware 19352 %
Перегретая
костюмы женские классические осень
62
11.4 %
43 217
43 217
airware 69704.8 %
Перегретая
костюмы женские брючные повседневные на осень
157
31.3 %
70 298
70 298
airware 44775.8 %
Перегретая
костюмы женские брючные осенние
73
102.1 %
81 833
81 833
airware 112100 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров осень
59
24.7 %
45 874
45 874
airware 77752.5 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров нарядные брючные осенние нарядные
92
9150 %
9 317
9 317
airware 10127.2 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров на осень
280
139.2 %
45 056
45 056
airware 16091.4 %
Перегретая
костюмы двойка женские осень
94
637.5 %
64 464
64 464
airware 68578.7 %
Перегретая
костюмы брючные женские осень
250
413 %
81 647
81 647
airware 32658.8 %
Перегретая
костюмы больших размеров женские осень
154
408.1 %
45 215
45 215
airware 29360.4 %
Перегретая
костюмы 2025 женские осень
45
137.5 %
83 707
83 707
airware 186016 %
Перегретая
женские тёплые костюмы на осень
35
650 %
42 308
42 308
airware 120880 %
Перегретая
женские трикотажные костюмы с юбкой на осень
431
208.5 %
10 195
10 195
airware 2365.43 %
Перегретая
женские теплые костюмы на осень больших размеров
126
179.9 %
5 424
5 424
airware 4304.76 %
Перегретая
женские теплые костюмы на осень
73
75.9 %
42 502
42 502
airware 58221.9 %
Перегретая
женские спортивные костюмы осень
96
17.1 %
65 084
65 084
airware 67795.8 %
Перегретая
женские спортивные костюмы на осень турция
197
383.9 %
3 485
3 485
airware 1769.04 %
Перегретая
женские спортивные костюмы на осень теплые
72
154.3 %
23 052
23 052
airware 32016.7 %
Перегретая
женские спортивные костюмы на осень большие размеры
173
85.2 %
35 638
35 638
airware 20600 %
Перегретая
женские спортивные костюмы на осень
576
121.9 %
65 106
65 106
airware 11303.1 %
Перегретая
женские спортивные костюмы зима осень
42
350 %
63 223
63 223
airware 150531 %
Перегретая
женские спортивные костюмы весна-осень турция
64
32.1 %
3 384
3 384
airware 5287.5 %
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