Спрос на женский 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
женская платья на осень
195
164 %
313 493
313 493
airware 160766 %
Перегретая
платья женские повседневные летние
116
33.5 %
186 454
186 454
airware 160736 %
Перегретая
короткие летние платья женские
53
58.2 %
84 555
84 555
airware 159538 %
Перегретая
платья женские повседневные длинные
77
805.6 %
122 753
122 753
airware 159419 %
Перегретая
платья зимние женские длинные
76
185.7 %
120 974
120 974
airware 159176 %
Перегретая
платья зимнее женские
152
267.1 %
241 562
241 562
airware 158922 %
Перегретая
платья летние женские повседневные легкие
81
6 %
128 503
128 503
airware 158646 %
Перегретая
платья на вечеринку женские
143
1350 %
226 226
226 226
airware 158200 %
Перегретая
женские платья на торжество
70
3450 %
110 727
110 727
airware 158181 %
Перегретая
платья белые женские летние
40
19 %
63 259
63 259
airware 158148 %
Перегретая
летние трикотажные платья женские
42
105.6 %
66 277
66 277
airware 157802 %
Перегретая
женские чёрные платья
64
631.8 %
100 947
100 947
airware 157730 %
Перегретая
женские платья трикотаж
58
220.6 %
91 412
91 412
airware 157607 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
39
164.7 %
61 260
61 260
airware 157077 %
Перегретая
женские платья на праздник
87
285.1 %
135 620
135 620
airware 155885 %
Перегретая
нарядные женские платья для торжества
68
133.8 %
104 741
104 741
airware 154031 %
Перегретая
платья вечерние праздничные женские длинные
58
496.2 %
89 112
89 112
airware 153641 %
Перегретая
женские платья вечерние длинные нарядные
50
550 %
76 377
76 377
airware 152754 %
Перегретая
осенние длинные платья женские
96
170 %
146 591
146 591
airware 152699 %
Перегретая
красивое платья женские
53
361.8 %
80 473
80 473
airware 151836 %
Перегретая
платья летние женские офисные
87
6.5 %
131 826
131 826
airware 151524 %
Перегретая
платья женские летние повседневные
123
186.5 %
186 372
186 372
airware 151522 %
Перегретая
платья женские в офис
99
380.4 %
149 984
149 984
airware 151499 %
Перегретая
платья женские осень миди
81
239.3 %
122 598
122 598
airware 151356 %
Перегретая
платья зимние женские короткие
47
161.9 %
70 862
70 862
airware 150770 %
Перегретая
женские платья большой размер
91
1566.7 %
137 094
137 094
airware 150653 %
Перегретая
осенние нарядные платья женские
119
185.2 %
178 835
178 835
airware 150282 %
Перегретая
платья женские 54 размер нарядные
49
426.9 %
73 548
73 548
airware 150098 %
Перегретая
платья стильные женские больших размеров
49
208.1 %
73 455
73 455
airware 149908 %
Перегретая
короткие платья вечерние женские
46
1583.3 %
68 746
68 746
airware 149448 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные длинные
79
242.7 %
117 865
117 865
airware 149196 %
Перегретая
хлопковые платья женские
73
1266.7 %
108 807
108 807
airware 149051 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом на осень
89
164.1 %
132 034
132 034
airware 148353 %
Перегретая
платья летние женские легкие повседневные хлопок
39
275 %
57 760
57 760
airware 148103 %
Перегретая
платья женское больших размеров
93
188.5 %
137 094
137 094
airware 147413 %
Перегретая
стильные женские платья на праздник
84
361.1 %
123 137
123 137
airware 146592 %
Перегретая
вечерние платья женские с длинным рукавом
42
750 %
61 508
61 508
airware 146448 %
Перегретая
короткие платья женские больших размеров
39
925 %
57 080
57 080
airware 146359 %
Перегретая
платья женские а силуэта
59
586.4 %
85 909
85 909
airware 145608 %
Перегретая
женские платья трикотажные
63
207.5 %
91 193
91 193
airware 144751 %
Перегретая
платья женские праздничные 54-56 размер
37
296.7 %
52 767
52 767
airware 142614 %
Перегретая
летние длинные платья женские
104
197.6 %
147 948
147 948
airware 142258 %
Перегретая
летние платья женские легкие нарядные больших размеров
45
186.8 %
63 937
63 937
airware 142082 %
Перегретая
женские праздничные платья вечерние
92
292.1 %
130 214
130 214
airware 141537 %
Перегретая
платья женские летние короткие
61
999999 %
86 066
86 066
airware 141092 %
Перегретая
платья короткие женские летние
60
143.5 %
84 323
84 323
airware 140538 %
Перегретая
платья женские нарядные вечерние
142
181.5 %
199 409
199 409
airware 140429 %
Перегретая
платья женские пляжные
50
764.3 %
69 902
69 902
airware 139804 %
Перегретая
платья на праздник женские большие размеры
53
5250 %
74 008
74 008
airware 139638 %
Перегретая
женские платья осень больших размеров
90
4450 %
125 614
125 614
airware 139571 %
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