Спрос на женские теплые костюмы

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
костюмы мусульманские женские теплые
38
158.6 %
814
814
airware 2142.11 %
Перегретая
костюмы лапша женские с брюками теплые
57
208.3 %
1 746
1 746
airware 3063.16 %
Перегретая
костюмы зимние женские теплые
370
239.7 %
30 102
30 102
airware 8135.68 %
Перегретая
костюмы женские флисовые теплые
154
283.3 %
6 203
6 203
airware 4027.92 %
Перегретая
костюмы женские тёплые
372
370.7 %
56 406
56 406
airware 15162.9 %
Перегретая
костюмы женские теплый
52
470 %
56 413
56 413
airware 108487 %
Перегретая
костюмы женские теплые спортивные
376
382.7 %
25 768
25 768
airware 6853.19 %
Перегретая
костюмы женские теплые с юбкой больших размеров
109
154.8 %
5 942
5 942
airware 5451.38 %
Перегретая
костюмы женские теплые с юбкой
401
204.2 %
11 792
11 792
airware 2940.65 %
Перегретая
костюмы женские теплые с начесом
360
215.9 %
7 068
7 068
airware 1963.33 %
Перегретая
костюмы женские теплые с брюками
446
219.6 %
33 531
33 531
airware 7518.16 %
Перегретая
костюмы женские теплые на флисе с капюшоном
390
242.1 %
4 640
4 640
airware 1189.74 %
Перегретая
костюмы женские теплые на флисе без капюшона
90
254.5 %
4 305
4 305
airware 4783.33 %
Перегретая
костюмы женские теплые на флисе
530
221.5 %
6 668
6 668
airware 1258.11 %
Перегретая
костюмы женские теплые на осень
179
258.1 %
42 855
42 855
airware 23941.3 %
Перегретая
костюмы женские теплые на молнии
50
181.6 %
13 836
13 836
airware 27672 %
Перегретая
костюмы женские теплые на зиму
82
160.8 %
28 520
28 520
airware 34780.5 %
Перегретая
костюмы женские теплые зимние
180
160.4 %
28 492
28 492
airware 15828.9 %
Перегретая
костюмы женские теплые вязаные
167
154.4 %
6 976
6 976
airware 4177.24 %
Перегретая
костюмы женские теплые больших размеров
251
204.9 %
17 359
17 359
airware 6915.94 %
Перегретая
костюмы женские теплые
4 319
196.8 %
56 684
56 684
airware 1312.43 %
Перегретая
костюмы женские спортивные теплые на флисе
144
195.5 %
5 863
5 863
airware 4071.53 %
Перегретая
костюмы женские спортивные теплые красивые
120
175 %
1 516
1 516
airware 1263.33 %
Перегретая
костюмы женские спортивные теплые больших размеров
56
243.1 %
9 134
9 134
airware 16310.7 %
Перегретая
костюмы женские спортивные теплые
230
215.5 %
25 860
25 860
airware 11243.5 %
Перегретая
костюмы женские с юбкой теплые
154
244.9 %
11 987
11 987
airware 7783.77 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые спортивные
176
333.9 %
22 419
22 419
airware 12738.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые с юбкой
78
537.5 %
6 023
6 023
airware 7721.8 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые больших размеров
133
227.3 %
9 456
9 456
airware 7109.78 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
681
139.2 %
41 893
41 893
airware 6151.69 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
141
1034.6 %
22 382
22 382
airware 15873.8 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
231
389.7 %
23 525
23 525
airware 10184 %
Перегретая
костюмы женские на флисе теплые
48
164.3 %
6 809
6 809
airware 14185.4 %
Перегретая
костюмы женские на осень теплые
73
861.1 %
42 258
42 258
airware 57887.7 %
Перегретая
костюмы женские зимние теплые
423
251.4 %
30 104
30 104
airware 7116.78 %
Перегретая
костюмы женские домашние теплые
43
237 %
30 176
30 176
airware 70176.7 %
Перегретая
костюмы женские брючные теплые
46
999999 %
30 474
30 474
airware 66247.8 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров теплые
198
238.6 %
17 349
17 349
airware 8762.12 %
Перегретая
костюмы домашние теплые женские
54
160.2 %
30 095
30 095
airware 55731.5 %
Перегретая
костюмы домашние женские теплые
73
232.5 %
30 090
30 090
airware 41219.2 %
Перегретая
костюмы домашние женские с брюками теплые
69
157.8 %
12 576
12 576
airware 18226.1 %
Перегретая
костюмы вязаные женские теплые
60
159.1 %
6 885
6 885
airware 11475 %
Перегретая
костюмы в рубчик женские теплые
39
168.2 %
3 642
3 642
airware 9338.46 %
Перегретая
костюмы брючные теплые женские
87
202.6 %
30 480
30 480
airware 35034.5 %
Перегретая
костюмы брючные женские теплые
37
461.1 %
30 466
30 466
airware 82340.5 %
Перегретая
костюмы больших размеров женские теплые
71
189.2 %
18 125
18 125
airware 25528.2 %
Перегретая
корейские спортивные костюмы женские теплые
247
276.6 %
631
631
airware 255.47 %
Перегретая
корейские костюмы женские теплые
108
168.7 %
853
853
airware 789.81 %
Перегретая
классические теплые костюмы женские
40
187.9 %
8 656
8 656
airware 21640 %
Перегретая
зимние теплые костюмы женские
180
243.5 %
28 491
28 491
airware 15828.3 %
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