Спрос на женские осенние платья

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
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 теплые женские на осень больших размеров
252
357.3 %
10 223
10 223
airware 4056.75 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
204
359.1 %
125 614
125 614
airware 61575.5 %
Перегретая
женская одежда платья осень
155
360 %
302 771
302 771
airware 195336 %
Перегретая
платья осенние женские мусульманские
217
360 %
7 308
7 308
airware 3367.74 %
Перегретая
платья осень зима женские
215
361.6 %
250 583
250 583
airware 116550 %
Перегретая
джинсовые платья женские на осень
834
368.3 %
3 497
3 497
airware 419.3 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
784
370 %
46 042
46 042
airware 5872.7 %
Перегретая
теплые платья женские на осень короткие
573
373.7 %
4 559
4 559
airware 795.64 %
Перегретая
женские платья осенние больших размеров
91
375 %
125 614
125 614
airware 138037 %
Перегретая
платья осень женские длинные
59
397.1 %
146 591
146 591
airware 248459 %
Перегретая
платья длинные женские осенние
190
401.9 %
146 591
146 591
airware 77153.2 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
619
416.3 %
146 591
146 591
airware 23681.9 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
99
416.7 %
127 898
127 898
airware 129190 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 982
417 %
166 606
166 606
airware 8405.95 %
Перегретая
трикотажные платья осень женские
103
417.9 %
81 555
81 555
airware 79179.6 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
409
443.3 %
162 304
162 304
airware 39683.1 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
512
450 %
63 312
63 312
airware 12365.6 %
Перегретая
платья осенние женские для беременных
41
460 %
89 097
89 097
airware 217310 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 552
483.5 %
166 606
166 606
airware 10734.9 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
215
538.6 %
37 411
37 411
airware 17400.5 %
Перегретая
платья женская осень
171
538.6 %
313 493
313 493
airware 183329 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 487
588.8 %
162 304
162 304
airware 10914.9 %
Перегретая
осенние платья женские
15 520
617.9 %
313 531
313 531
airware 2020.17 %
Перегретая
женские платья на осень длинные
154
620.4 %
146 591
146 591
airware 95189 %
Перегретая
женские платья на осень 2025
431
632.4 %
127 898
127 898
airware 29674.7 %
Перегретая
осенние женские платья
1 045
683.3 %
313 531
313 531
airware 30003 %
Перегретая
платья женские с длинным рукавом на осень
189
701.7 %
128 022
128 022
airware 67736.5 %
Перегретая
платья женское осеннее
359
768 %
313 531
313 531
airware 87334.5 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
364
858.9 %
46 134
46 134
airware 12674.2 %
Перегретая
платья весна осень женское
105
925 %
300 300
300 300
airware 286000 %
Перегретая
платья офисные женские осенние
71
937.5 %
132 021
132 021
airware 185945 %
Перегретая
осени платья женские
527
958.6 %
313 531
313 531
airware 59493.5 %
Перегретая
осенние платья женские мусульманские
234
1025 %
7 303
7 303
airware 3120.94 %
Перегретая
осенняя одежда женская платья
39
1025 %
302 263
302 263
airware 775033 %
Перегретая
платья женские зима осень
98
1030 %
250 583
250 583
airware 255697 %
Перегретая
платья женские осенние
1 356
1039.8 %
313 531
313 531
airware 23121.8 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
449
1172.5 %
178 835
178 835
airware 39829.6 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
126
1195.5 %
74 221
74 221
airware 58905.6 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
390
1231.8 %
127 898
127 898
airware 32794.4 %
Перегретая
женские платья осень 2025
300
1250 %
126 278
126 278
airware 42092.7 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
379
1453.7 %
125 614
125 614
airware 33143.5 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
364
1506 %
125 614
125 614
airware 34509.3 %
Перегретая
платья женское осень
381
1515.4 %
313 531
313 531
airware 82291.6 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
1 075
1841.7 %
127 898
127 898
airware 11897.5 %
Перегретая
женские платья на осень больших размеров
517
1964.8 %
125 614
125 614
airware 24296.7 %
Перегретая
женские платья осенние
374
2018.4 %
313 531
313 531
airware 83831.8 %
Перегретая
женские осенние платья
1 083
2132.7 %
313 531
313 531
airware 28950.2 %
Перегретая
платья женские осень зима большие размеры
180
2300 %
88 665
88 665
airware 49258.3 %
Перегретая
платья осени женские
80
2716.7 %
313 493
313 493
airware 391866 %
Перегретая
осенний платья женский
565
2740.5 %
313 531
313 531
airware 55492.2 %
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