Спрос на женский 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 женские летние нарядные
153
645.5 %
186 566
186 566
airware 121939 %
Перегретая
платья женские повседневные летние
123
125.7 %
185 866
185 866
airware 151111 %
Перегретая
платья женские летние повседневные
141
1516.7 %
185 760
185 760
airware 131745 %
Перегретая
платья летние женские повседневные
142
24.1 %
185 610
185 610
airware 130711 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
264
275.9 %
184 556
184 556
airware 69907.6 %
Перегретая
платья женские осень праздничные
72
239.5 %
183 199
183 199
airware 254443 %
Перегретая
платья женские праздничные осенние
71
234 %
183 199
183 199
airware 258027 %
Перегретая
платья женские осенние праздничные
83
179.7 %
183 199
183 199
airware 220722 %
Перегретая
легкие платья женские
93
725 %
181 229
181 229
airware 194870 %
Перегретая
платья женские праздничные осень
146
187.7 %
180 371
180 371
airware 123542 %
Перегретая
платья осенние нарядные женские
58
206.8 %
179 799
179 799
airware 309998 %
Перегретая
нарядные платья на осень женские
37
358.3 %
179 799
179 799
airware 485943 %
Перегретая
нарядные осенние платья женские
72
174.1 %
179 799
179 799
airware 249721 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
675
166.2 %
177 500
177 500
airware 26296.3 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
483
162.1 %
177 500
177 500
airware 36749.5 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 641
187.9 %
177 500
177 500
airware 10816.6 %
Перегретая
осенние нарядные платья женские
114
228.1 %
177 500
177 500
airware 155702 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
113
155.6 %
177 500
177 500
airware 157080 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
406
916.7 %
177 500
177 500
airware 43719.2 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
114
200 %
177 500
177 500
airware 155702 %
Перегретая
платья удлиненные женские
49
495.5 %
174 305
174 305
airware 355724 %
Перегретая
платья с рукавами женские на праздник
51
442.3 %
171 219
171 219
airware 335724 %
Перегретая
платья макси летние женские
49
94.1 %
170 000
170 000
airware 346939 %
Перегретая
летние платья женские легкие
2 778
252 %
168 219
168 219
airware 6055.4 %
Перегретая
платья летние женские легкие
3 215
0.4 %
168 219
168 219
airware 5232.32 %
Перегретая
платья женские летние легкие
337
16900 %
168 219
168 219
airware 49916.6 %
Перегретая
легкие платья женские летние
229
222.6 %
166 887
166 887
airware 72876.4 %
Перегретая
платья по фигуре женские
175
1994.4 %
166 591
166 591
airware 95194.9 %
Перегретая
деловые платья женские
306
89.1 %
158 329
158 329
airware 51741.5 %
Перегретая
платья женские летние длинные
199
897.6 %
156 975
156 975
airware 78881.9 %
Перегретая
летние длинные платья женские
105
338.9 %
156 975
156 975
airware 149500 %
Перегретая
летние платья женские длинные
179
613 %
156 975
156 975
airware 87695.5 %
Перегретая
платья длинные женские летние
255
1.5 %
156 975
156 975
airware 61558.8 %
Перегретая
деловые женские платья
55
966.7 %
154 670
154 670
airware 281218 %
Перегретая
платья деловые женские
57
92.5 %
154 670
154 670
airware 271351 %
Перегретая
платья женские свободные
66
550 %
153 129
153 129
airware 232014 %
Перегретая
платья свободные женские
60
256.9 %
153 129
153 129
airware 255215 %
Перегретая
стильные платья женские летние
46
43.9 %
152 787
152 787
airware 332146 %
Перегретая
летние платья женские стильные
49
256.2 %
152 787
152 787
airware 311810 %
Перегретая
платья женские деловые
110
239.5 %
152 372
152 372
airware 138520 %
Перегретая
свободные платья женские
215
776.9 %
152 117
152 117
airware 70752.1 %
Перегретая
платья офисные женские
614
401.5 %
149 984
149 984
airware 24427.4 %
Перегретая
платья женские офисные
1 536
858.4 %
149 984
149 984
airware 9764.58 %
Перегретая
офисные платья женские
870
811.4 %
149 984
149 984
airware 17239.5 %
Перегретая
легкие летние платья женские
44
194.4 %
149 944
149 944
airware 340782 %
Перегретая
женские платья летние легкие
76
20.4 %
149 944
149 944
airware 197295 %
Перегретая
летние женские платья легкие
45
592.9 %
149 944
149 944
airware 333209 %
Перегретая
платья легкие женские летние
67
322.2 %
149 944
149 944
airware 223797 %
Перегретая
женские летние платья легкие
100
55.3 %
149 944
149 944
airware 149944 %
Перегретая
женские платья 52 размера
56
379.4 %
149 765
149 765
airware 267438 %
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