Спрос на платье женские осень

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 женские осень офисные
592
211.7 %
132 021
132 021
airware 22300.8 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
353
161 %
178 835
178 835
airware 50661.5 %
Перегретая
платья женские осень мусульманские
93
205 %
7 335
7 335
airware 7887.1 %
Перегретая
платья женские осень миди
81
239.3 %
122 598
122 598
airware 151356 %
Перегретая
платья женские осень лапша
51
37.9 %
18 739
18 739
airware 36743.1 %
Перегретая
платья женские осень короткие
375
228.6 %
74 223
74 223
airware 19792.8 %
Перегретая
платья женские осень зима большие размеры
180
2300 %
88 665
88 665
airware 49258.3 %
Перегретая
платья женские осень зима 2025
62
156.9 %
13 892
13 892
airware 22406.4 %
Перегретая
платья женские осень зима
447
304 %
250 583
250 583
airware 56058.8 %
Перегретая
платья женские осень длинные
911
214.1 %
140 107
140 107
airware 15379.5 %
Перегретая
платья женские осень вязаные
334
154 %
17 875
17 875
airware 5351.8 %
Перегретая
платья женские осень весна
166
1.5 %
300 300
300 300
airware 180904 %
Перегретая
платья женские осень больших размеров
1 610
208.2 %
127 570
127 570
airware 7923.6 %
Перегретая
платья женские осень больших
151
196.6 %
128 480
128 480
airware 85086.1 %
Перегретая
платья женские осень большие размеры
36
200 %
125 614
125 614
airware 348928 %
Перегретая
платья женские осень беларусь
151
165.3 %
11 563
11 563
airware 7657.62 %
Перегретая
платья женские осень 2025 тренд
981
150.4 %
31 683
31 683
airware 3229.66 %
Перегретая
платья женские осень 2025 больших размеров
408
198.9 %
67 135
67 135
airware 16454.7 %
Перегретая
платья женские осень 2025
3 001
274.6 %
130 245
130 245
airware 4340.05 %
Перегретая
платья женские осень
14 546
206.8 %
318 167
318 167
airware 2187.32 %
Перегретая
платья женские на осень больших размеров
178
135.4 %
125 614
125 614
airware 70569.7 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
390
1231.8 %
127 898
127 898
airware 32794.4 %
Перегретая
платья женские на осень
951
283.7 %
318 167
318 167
airware 33456.1 %
Перегретая
платья женские миди осень
39
235.7 %
122 598
122 598
airware 314354 %
Перегретая
платья женские лапша осень
43
166.2 %
17 012
17 012
airware 39562.8 %
Перегретая
платья женские зима осень
98
1030 %
250 583
250 583
airware 255697 %
Перегретая
платья женские для беременных осень
50
163.6 %
89 097
89 097
airware 178194 %
Перегретая
платья женские весна осень
42
118 %
300 300
300 300
airware 715000 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень
900
177.8 %
125 614
125 614
airware 13957.1 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных на осень
286
358.6 %
50 739
50 739
airware 17740.9 %
Перегретая
платья женские беларусь осень
173
253.5 %
11 277
11 277
airware 6518.5 %
Перегретая
платья женская осень
171
538.6 %
313 493
313 493
airware 183329 %
Перегретая
платья вязаные женские осень короткие
153
163.3 %
2 170
2 170
airware 1418.3 %
Перегретая
платья вязаные женские осень длинные
415
228.9 %
12 422
12 422
airware 2993.25 %
Перегретая
платья вязаные женские осень больших размеров
163
218 %
3 744
3 744
airware 2296.93 %
Перегретая
платья вязаные женские осень
3 496
267.4 %
17 857
17 857
airware 510.78 %
Перегретая
платья весна осень женское
105
925 %
300 300
300 300
airware 286000 %
Перегретая
платья в рубчик женские осень
172
237 %
15 797
15 797
airware 9184.3 %
Перегретая
платья бохо женские осень
54
334.2 %
11 601
11 601
airware 21483.3 %
Перегретая
платья белорусские женские осень
441
233 %
11 173
11 173
airware 2533.56 %
Перегретая
платья zolla женские осень
174
182.8 %
1 378
1 378
airware 791.95 %
Перегретая
платья zarina женские осень
193
167.7 %
846
846
airware 438.34 %
Перегретая
платьев женское осень
136
172.5 %
313 493
313 493
airware 230510 %
Перегретая
платье-туника женское осень
90
154.7 %
11 588
11 588
airware 12875.6 %
Перегретая
платье-рубашка женское осень
723
171.3 %
15 937
15 937
airware 2204.29 %
Перегретая
платье-рубашка женское больших размеров осень
57
155.6 %
3 105
3 105
airware 5447.37 %
Перегретая
платье-лапша женское осень
197
202.7 %
18 739
18 739
airware 9512.18 %
Перегретая
платье шоколадного цвета женское осень
37
169.4 %
2 674
2 674
airware 7227.03 %
Перегретая
платье шерстяное женское осень
222
265.5 %
8 257
8 257
airware 3719.37 %
Перегретая
платье шерсть женское осень
66
153.1 %
8 190
8 190
airware 12409.1 %
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