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
платья летние женские короткие легкие
39
38.6 %
54 313
54 313
airware 139264 %
Перегретая
женские платья осень зима
180
355.1 %
250 583
250 583
airware 139213 %
Перегретая
осенняя платья женская
227
981.8 %
313 493
313 493
airware 138103 %
Перегретая
женские платья осенние больших размеров
91
375 %
125 614
125 614
airware 138037 %
Перегретая
платья женские вечерние нарядные 48-50
69
433.3 %
95 070
95 070
airware 137783 %
Перегретая
летние платья женские пляжные
49
400 %
67 467
67 467
airware 137688 %
Перегретая
платья женские деловые
115
237.5 %
158 329
158 329
airware 137677 %
Перегретая
длинные вечерние платья женские
88
208.8 %
121 105
121 105
airware 137619 %
Перегретая
платья черная женская
73
415 %
100 430
100 430
airware 137575 %
Перегретая
модные платья женские
68
730 %
92 800
92 800
airware 136471 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом нарядные
76
240 %
103 678
103 678
airware 136418 %
Перегретая
офисные платья женские осень
97
1566.7 %
132 021
132 021
airware 136104 %
Перегретая
платья а силуэта женские
63
220.3 %
85 734
85 734
airware 136086 %
Перегретая
платья короткие женские осенние
55
270 %
74 831
74 831
airware 136056 %
Перегретая
платья офисные женские повседневные деловые
97
9650 %
131 764
131 764
airware 135839 %
Перегретая
летние платья женские длинные легкие
47
1225 %
63 829
63 829
airware 135806 %
Перегретая
женские платья больших
103
307.5 %
139 760
139 760
airware 135689 %
Перегретая
платья женские длинные нарядные больших размеров
44
316.7 %
59 652
59 652
airware 135573 %
Перегретая
нарядные платья женские праздничные
150
209.6 %
203 050
203 050
airware 135367 %
Перегретая
платья женские прямые нарядные
45
286.8 %
60 800
60 800
airware 135111 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
98
999999 %
132 021
132 021
airware 134715 %
Перегретая
платья женские праздничные осень
135
175 %
181 706
181 706
airware 134597 %
Перегретая
базовые платья женские осенние
52
173.8 %
69 852
69 852
airware 134331 %
Перегретая
белые женские платья
42
212.5 %
56 418
56 418
airware 134329 %
Перегретая
нарядные платья женские больших размеров
79
426.2 %
105 840
105 840
airware 133975 %
Перегретая
черные вечерние платья женские
50
267.4 %
66 348
66 348
airware 132696 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
46
152.2 %
60 788
60 788
airware 132148 %
Перегретая
платья женское вечернее нарядное
151
179.1 %
199 409
199 409
airware 132059 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние стильные больших размеров
47
196.9 %
62 000
62 000
airware 131915 %
Перегретая
платья женские зима 2025
79
150 %
103 226
103 226
airware 130666 %
Перегретая
платья черный женский
77
1333.3 %
100 553
100 553
airware 130588 %
Перегретая
вечерние платья женские для беременных
43
229.2 %
56 134
56 134
airware 130544 %
Перегретая
платья женские летние нарядные
146
225.5 %
190 227
190 227
airware 130292 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
99
416.7 %
127 898
127 898
airware 129190 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные короткие
58
198.7 %
74 871
74 871
airware 129088 %
Перегретая
платья коктейльные женские вечерние
54
2650 %
69 474
69 474
airware 128656 %
Перегретая
платья нарядные женские больших размеров
83
804.5 %
105 902
105 902
airware 127593 %
Перегретая
ремень женский для платья кожаный
50
362.5 %
63 712
63 712
airware 127424 %
Перегретая
платья синего цвета женские
39
1250 %
49 682
49 682
airware 127390 %
Перегретая
платья повседневные больших размеров женские
60
322.7 %
76 361
76 361
airware 127268 %
Перегретая
платья нарядная женская
88
301.4 %
111 775
111 775
airware 127017 %
Перегретая
женские платья на осень короткие
59
170.4 %
74 735
74 735
airware 126669 %
Перегретая
платья больших размеров вечерние женские
73
436.7 %
92 277
92 277
airware 126407 %
Перегретая
платья женские праздничные стильные с рукавом
85
180.8 %
107 238
107 238
airware 126162 %
Перегретая
трикотажные женские платья с рукавом
63
381.6 %
79 367
79 367
airware 125979 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 46
77
1333.3 %
96 275
96 275
airware 125032 %
Перегретая
женские платья на выпускной
47
273.8 %
58 419
58 419
airware 124296 %
Перегретая
платья женские на свадьбу вечерние
54
236.2 %
66 897
66 897
airware 123883 %
Перегретая
платья праздничное женское больших размеров
101
347.1 %
123 956
123 956
airware 122729 %
Перегретая
осенние платья длинные женские
120
231.8 %
146 591
146 591
airware 122159 %
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