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 вечерние длинные
74
314.3 %
123 596
123 596
airware 167022 %
Перегретая
женские платья на торжество
63
3100 %
104 881
104 881
airware 166478 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
78
155.4 %
129 353
129 353
airware 165837 %
Перегретая
женские платья обтягивающие
37
267.6 %
61 110
61 110
airware 165162 %
Перегретая
нарядные платья женские праздничные
125
618.2 %
206 332
206 332
airware 165066 %
Перегретая
платья короткие вечерние женские
41
505.6 %
67 562
67 562
airware 164785 %
Перегретая
нарядны платья женской
67
1166.7 %
110 331
110 331
airware 164673 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
93
193.1 %
153 123
153 123
airware 164648 %
Перегретая
красивое платья женские
48
4750 %
78 761
78 761
airware 164085 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
83
62.2 %
136 121
136 121
airware 164001 %
Перегретая
платья короткие женские летние
52
383.3 %
85 175
85 175
airware 163798 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
113
290.4 %
184 725
184 725
airware 163473 %
Перегретая
женские платья праздничные короткие
36
162.5 %
58 801
58 801
airware 163336 %
Перегретая
платья женские в офис
87
530 %
141 994
141 994
airware 163212 %
Перегретая
платья женские длинное
132
253.1 %
214 596
214 596
airware 162573 %
Перегретая
женские платья большой размер
78
507.1 %
126 455
126 455
airware 162122 %
Перегретая
платья женские 54 размер нарядные
45
950 %
72 902
72 902
airware 162004 %
Перегретая
платья для вечеринок женское
142
760 %
228 634
228 634
airware 161010 %
Перегретая
платья женские на праздник
86
394 %
137 572
137 572
airware 159967 %
Перегретая
стильные платья на осень женские
91
1061.1 %
145 145
145 145
airware 159500 %
Перегретая
стильные платья женские праздничные больших размеров
42
30.8 %
66 889
66 889
airware 159260 %
Перегретая
летние платья женские длинные легкие
39
999999 %
61 964
61 964
airware 158882 %
Перегретая
платья классические женские праздничные
39
404.5 %
61 467
61 467
airware 157608 %
Перегретая
женская платья зимние
168
176.3 %
263 390
263 390
airware 156780 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
87
114.2 %
136 121
136 121
airware 156461 %
Перегретая
хлопковые платья женские
69
1430 %
107 913
107 913
airware 156396 %
Перегретая
трикотажное платья женские
58
694.4 %
90 680
90 680
airware 156345 %
Перегретая
платья коктейльные женские вечерние
45
164.3 %
69 843
69 843
airware 155207 %
Перегретая
платья хб женские летние
50
54.2 %
77 521
77 521
airware 155042 %
Перегретая
короткие летние платья женские
55
146.4 %
85 167
85 167
airware 154849 %
Перегретая
платья короткие женские праздничные
38
472.2 %
58 801
58 801
airware 154739 %
Перегретая
женская ремень для платья
45
1075 %
69 617
69 617
airware 154704 %
Перегретая
длинные вечерние платья женские
80
8050 %
123 596
123 596
airware 154495 %
Перегретая
платья офисные женские повседневные деловые
81
962.5 %
124 815
124 815
airware 154093 %
Перегретая
женские платья осень зима
173
558.8 %
266 372
266 372
airware 153972 %
Перегретая
праздничный платья женские
89
1038.9 %
136 986
136 986
airware 153917 %
Перегретая
платья нарядные женские вечерние для невысоких
44
241.3 %
67 675
67 675
airware 153807 %
Перегретая
вечерние платья женские для беременных
38
472.2 %
58 092
58 092
airware 152874 %
Перегретая
платья вечерние женские нарядные праздничные
132
325 %
200 140
200 140
airware 151621 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
Перегретая
платья длинные вечерние женские
82
306.2 %
123 596
123 596
airware 150727 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
123
166 %
184 725
184 725
airware 150183 %
Перегретая
платья демисезонные женские
209
109.5 %
312 338
312 338
airware 149444 %
Перегретая
платья женские больших размеров вечернее
60
950 %
89 573
89 573
airware 149288 %
Перегретая
платья женские прямые
56
165.4 %
83 572
83 572
airware 149236 %
Перегретая
платья женские нарядное
74
324.1 %
110 435
110 435
airware 149236 %
Перегретая
платья стильные женские вечерние
149
217.4 %
222 125
222 125
airware 149077 %
Перегретая
вечерние нарядные платья женские на свадьбу
45
182.4 %
67 058
67 058
airware 149018 %
Перегретая
женские пляжные платья
40
335.7 %
59 535
59 535
airware 148838 %
Перегретая
платья женское трикотажное
61
240.6 %
90 758
90 758
airware 148784 %
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