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
женские платья трикотаж
66
262.9 %
90 779
90 779
airware 137544 %
Перегретая
женские платья трапеция
59
360.5 %
28 027
28 027
airware 47503.4 %
Перегретая
женские платья теплые зимние
90
165.4 %
41 515
41 515
airware 46127.8 %
Перегретая
женские платья теплые длинные
62
263.8 %
35 624
35 624
airware 57458.1 %
Перегретая
женские платья теплые больших размеров
96
583.3 %
18 629
18 629
airware 19405.2 %
Перегретая
женские платья теплые
280
4716.7 %
61 889
61 889
airware 22103.2 %
Перегретая
женские платья спортивные
40
616.7 %
17 102
17 102
airware 42755 %
Перегретая
женские платья с рукавами
35
155.9 %
263 028
263 028
airware 751509 %
Перегретая
женские платья с пиджаком
56
883.3 %
5 521
5 521
airware 9858.93 %
Перегретая
женские платья с коротким рукавом
33
416.7 %
79 911
79 911
airware 242155 %
Перегретая
женские платья с длинными рукавами
52
355.9 %
149 976
149 976
airware 288415 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом на осень
91
310 %
117 285
117 285
airware 128885 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом больших размеров
79
4000 %
22 935
22 935
airware 29031.7 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом
280
686.8 %
149 976
149 976
airware 53562.9 %
Перегретая
женские платья рубашки
52
5250 %
22 258
22 258
airware 42803.8 %
Перегретая
женские платья праздничные нарядные
389
895.7 %
206 332
206 332
airware 53041.6 %
Перегретая
женские платья праздничные на свадьбу больших размеров
38
131 %
35 904
35 904
airware 94484.2 %
Перегретая
женские платья праздничные короткие
36
162.5 %
58 801
58 801
airware 163336 %
Перегретая
женские платья праздничные до колен больших размеров
96
238.2 %
1 218
1 218
airware 1268.75 %
Перегретая
женские платья праздничные вечерние
147
395.5 %
132 786
132 786
airware 90330.6 %
Перегретая
женские платья праздничные больших размеров
115
472.7 %
123 870
123 870
airware 107713 %
Перегретая
женские платья праздничные беларусь
89
200.8 %
10 635
10 635
airware 11949.4 %
Перегретая
женские платья праздничные
762
868.1 %
136 986
136 986
airware 17977.2 %
Перегретая
женские платья повседневные осень
33
521.4 %
164 522
164 522
airware 498552 %
Перегретая
женские платья повседневные
94
9450 %
225 574
225 574
airware 239972 %
Перегретая
женские платья пиджаки
37
358.3 %
6 699
6 699
airware 18105.4 %
Перегретая
женские платья офисные стильные
92
350 %
69 281
69 281
airware 75305.4 %
Перегретая
женские платья офисные
70
586.4 %
141 994
141 994
airware 202849 %
Перегретая
женские платья осень-зима
40
300 %
266 372
266 372
airware 665930 %
Перегретая
женские платья осень зима
173
558.8 %
266 372
266 372
airware 153972 %
Перегретая
женские платья осень весна
73
115.9 %
312 338
312 338
airware 427860 %
Перегретая
женские платья осень 2025
199
60.6 %
132 881
132 881
airware 66774.4 %
Перегретая
женские платья осень
327
61.6 %
328 129
328 129
airware 100345 %
Перегретая
женские платья осенние длинные
38
261.1 %
153 123
153 123
airware 402955 %
Перегретая
женские платья осенние весенние
48
12.3 %
312 338
312 338
airware 650704 %
Перегретая
женские платья осенние
282
216 %
328 129
328 129
airware 116358 %
Перегретая
женские платья оверсайз нарядные
35
1216.7 %
18 007
18 007
airware 51448.6 %
Перегретая
женские платья обтягивающие
37
267.6 %
61 110
61 110
airware 165162 %
Перегретая
женские платья нарядные турция
235
238 %
5 034
5 034
airware 2142.13 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные летние
44
999999 %
152 682
152 682
airware 347005 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные короткие
87
214.2 %
74 241
74 241
airware 85334.5 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные длинные
91
261.6 %
121 866
121 866
airware 133919 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные больших размеров
57
335 %
54 772
54 772
airware 96091.2 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные
864
905.4 %
206 332
206 332
airware 23881 %
Перегретая
женские платья нарядные на свадьбу
218
297.7 %
54 798
54 798
airware 25136.7 %
Перегретая
женские платья нарядные модные
464
415.4 %
37 709
37 709
airware 8126.94 %
Перегретая
женские платья нарядные короткие
39
245 %
40 410
40 410
airware 103615 %
Перегретая
женские платья нарядные длинные
58
326.2 %
120 890
120 890
airware 208431 %
Перегретая
женские платья нарядные больших размеров для 60 летних
40
1383.3 %
4 150
4 150
airware 10375 %
Перегретая
женские платья нарядные больших размеров 54-56
36
139.5 %
48 856
48 856
airware 135711 %
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