Спрос на костюмы женские

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
нарядные костюмы женские
1 611
378.1 %
71 421
71 421
airware 4433.33 %
Перегретая
костюмы женские праздничные
474
582.6 %
71 402
71 402
airware 15063.7 %
Перегретая
костюмы женские трикотажные
356
365 %
71 370
71 370
airware 20047.8 %
Перегретая
женские костюмы нарядные
294
422.2 %
71 328
71 328
airware 24261.2 %
Перегретая
женские праздничные костюмы
300
297.9 %
71 314
71 314
airware 23771.3 %
Перегретая
праздничные костюмы женские
753
463.7 %
71 281
71 281
airware 9466.27 %
Перегретая
нарядные женские костюмы
482
610.5 %
71 249
71 249
airware 14782 %
Перегретая
костюмы женские нарядные
613
999999 %
71 244
71 244
airware 11622.2 %
Перегретая
женские костюмы праздничные
469
567.1 %
71 241
71 241
airware 15190 %
Перегретая
костюмы праздничные женские
362
335.1 %
71 235
71 235
airware 19678.2 %
Перегретая
женские нарядные костюмы
516
325.9 %
71 224
71 224
airware 13803.1 %
Перегретая
костюмы на осень женские праздничные
75
203.1 %
71 144
71 144
airware 94858.7 %
Перегретая
модные женские костюмы
202
1786.4 %
71 087
71 087
airware 35191.6 %
Перегретая
осенние нарядные костюмы женские
41
220.8 %
70 944
70 944
airware 173034 %
Перегретая
костюмы двойка женские осень
118
246.7 %
70 667
70 667
airware 59887.3 %
Перегретая
костюмы женские брючные повседневные на осень
207
77 %
69 387
69 387
airware 33520.3 %
Перегретая
женские костюмы брючные повседневные осень
174
336.7 %
69 387
69 387
airware 39877.6 %
Перегретая
женские спортивные костюмы весна-осень без капюшона
295
14700 %
69 367
69 367
airware 23514.2 %
Перегретая
модные костюмы на осень женские
68
3450 %
69 097
69 097
airware 101613 %
Перегретая
женские костюмы на осень спортивные
333
56.1 %
69 062
69 062
airware 20739.3 %
Перегретая
женские костюмы спортивные на осень
412
1766.7 %
69 019
69 019
airware 16752.2 %
Перегретая
костюмы женские спортивные на осень
413
45.6 %
69 017
69 017
airware 16711.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные
415
0.7 %
69 017
69 017
airware 16630.6 %
Перегретая
осенние спортивные костюмы женские
596
82.4 %
68 674
68 674
airware 11522.5 %
Перегретая
спортивные женские костюмы осень
620
2346.3 %
68 584
68 584
airware 11061.9 %
Перегретая
женские зимние костюмы больших размеров
111
192.3 %
67 904
67 904
airware 61174.8 %
Перегретая
зимние костюмы женские больших размеров
207
312 %
67 904
67 904
airware 32803.9 %
Перегретая
женские спортивные костюмы на осень
781
4388.9 %
67 846
67 846
airware 8687.07 %
Перегретая
спортивные костюмы на осень женские
259
33.8 %
67 467
67 467
airware 26049 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осенние
248
8216.7 %
67 457
67 457
airware 27200.4 %
Перегретая
осенние костюмы женские спортивные
186
5.5 %
67 403
67 403
airware 36238.2 %
Перегретая
костюмы на осень женские спортивные
828
2250 %
67 388
67 388
airware 8138.65 %
Перегретая
спортивные костюмы осень женские
153
9.8 %
67 365
67 365
airware 44029.4 %
Перегретая
женские спортивные костюмы осень
133
41.7 %
67 343
67 343
airware 50633.8 %
Перегретая
женские осенние спортивные костюмы
146
114 %
67 341
67 341
airware 46124 %
Перегретая
женские осенние костюмы спортивные
113
163.2 %
67 332
67 332
airware 59585.8 %
Перегретая
спортивные костюмы женские на осень
113
5.4 %
67 329
67 329
airware 59583.2 %
Перегретая
костюмы спортивные женские осень
42
160 %
67 136
67 136
airware 159848 %
Перегретая
спортивные костюмы осенние женские
85
64.9 %
67 107
67 107
airware 78949.4 %
Перегретая
осенние женские спортивные костюмы
80
31.6 %
66 993
66 993
airware 83741.2 %
Перегретая
женские костюмы осень спортивные
52
129.3 %
66 939
66 939
airware 128729 %
Перегретая
костюмы оверсайз женские осень
100
222.4 %
66 907
66 907
airware 66907 %
Перегретая
костюмы на осень женские оверсайз
89
379.6 %
66 907
66 907
airware 75176.4 %
Перегретая
костюмы спортивные на осень женские
73
73.7 %
66 853
66 853
airware 91579.5 %
Перегретая
спортивный костюм женские на осень
72
292.9 %
66 838
66 838
airware 92830.5 %
Перегретая
костюмы на осень спортивные женские
58
775 %
66 833
66 833
airware 115229 %
Перегретая
костюмы осенние женские спортивные
67
16.3 %
66 693
66 693
airware 99541.8 %
Перегретая
осенние женские костюмы спортивные
65
17.7 %
66 682
66 682
airware 102588 %
Перегретая
осенние костюмы спортивные женские
66
100 %
66 672
66 672
airware 101018 %
Перегретая
спортивные осенние костюмы женские
66
84.7 %
66 672
66 672
airware 101018 %
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