Спрос на теплые женские 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 на зиму женские теплые
150
154.2 %
28 736
28 736
airware 19157.3 %
Перегретая
костюмы зимние женские теплые
409
223.3 %
28 926
28 926
airware 7072.37 %
Перегретая
костюмы женские флисовые теплые
119
1272.2 %
6 281
6 281
airware 5278.15 %
Перегретая
костюмы женские тёплые
376
450 %
57 471
57 471
airware 15284.8 %
Перегретая
костюмы женские теплый
49
999999 %
57 601
57 601
airware 117553 %
Перегретая
костюмы женские теплые спортивные
370
820.8 %
26 354
26 354
airware 7122.7 %
Перегретая
костюмы женские теплые с юбкой больших размеров
138
162.2 %
5 924
5 924
airware 4292.75 %
Перегретая
костюмы женские теплые с юбкой
478
217.1 %
11 935
11 935
airware 2496.86 %
Перегретая
костюмы женские теплые с начесом
353
258.9 %
7 389
7 389
airware 2093.2 %
Перегретая
костюмы женские теплые с брюками
441
278.5 %
35 028
35 028
airware 7942.86 %
Перегретая
костюмы женские теплые на флисе с капюшоном
383
325.5 %
4 906
4 906
airware 1280.94 %
Перегретая
костюмы женские теплые на флисе без капюшона
94
334.8 %
4 634
4 634
airware 4929.79 %
Перегретая
костюмы женские теплые на флисе
578
236.5 %
6 912
6 912
airware 1195.85 %
Перегретая
костюмы женские теплые на осень
165
684.6 %
42 531
42 531
airware 25776.4 %
Перегретая
костюмы женские теплые зимние
297
165.1 %
28 917
28 917
airware 9736.36 %
Перегретая
костюмы женские теплые вязаные
175
167.4 %
7 012
7 012
airware 4006.86 %
Перегретая
костюмы женские теплые больших размеров
255
223.5 %
17 845
17 845
airware 6998.04 %
Перегретая
костюмы женские теплые
4 968
195.2 %
57 461
57 461
airware 1156.62 %
Перегретая
костюмы женские спортивные тёплые
48
450 %
26 444
26 444
airware 55091.7 %
Перегретая
костюмы женские спортивные турецкие теплые
62
155.1 %
1 430
1 430
airware 2306.45 %
Перегретая
костюмы женские спортивные теплые на флисе
111
408.1 %
5 921
5 921
airware 5334.23 %
Перегретая
костюмы женские спортивные теплые красивые
126
178.6 %
1 328
1 328
airware 1053.97 %
Перегретая
костюмы женские спортивные теплые больших размеров
61
246.8 %
8 596
8 596
airware 14091.8 %
Перегретая
костюмы женские спортивные теплые
282
212.1 %
26 364
26 364
airware 9348.94 %
Перегретая
костюмы женские с юбкой теплые
217
235.5 %
11 892
11 892
airware 5480.18 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые спортивные
139
611.9 %
22 987
22 987
airware 16537.4 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые с юбкой
68
516.7 %
5 793
5 793
airware 8519.12 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые больших размеров
80
145.1 %
5 730
5 730
airware 7162.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
551
50.5 %
42 806
42 806
airware 7768.78 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
109
78.2 %
22 866
22 866
airware 20978 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
182
275 %
23 456
23 456
airware 12887.9 %
Перегретая
костюмы женские на флисе теплые
63
155 %
6 977
6 977
airware 11074.6 %
Перегретая
костюмы женские на осень теплые
74
1283.3 %
42 506
42 506
airware 57440.5 %
Перегретая
костюмы женские зимние теплые
400
339.9 %
28 928
28 928
airware 7232 %
Перегретая
костюмы женские домашние теплые
41
306.2 %
29 995
29 995
airware 73158.5 %
Перегретая
костюмы женские брючные теплые
44
1050 %
30 249
30 249
airware 68747.7 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров теплые
207
238.2 %
17 814
17 814
airware 8605.8 %
Перегретая
костюмы домашние теплые женские
57
176.7 %
30 011
30 011
airware 52650.9 %
Перегретая
костюмы домашние женские теплые
72
316.7 %
30 025
30 025
airware 41701.4 %
Перегретая
костюмы домашние женские с брюками теплые
60
189.5 %
10 976
10 976
airware 18293.3 %
Перегретая
костюмы вязаные женские теплые
62
167 %
7 165
7 165
airware 11556.5 %
Перегретая
костюмы в рубчик женские теплые
43
169.4 %
4 328
4 328
airware 10065.1 %
Перегретая
костюмы брючные теплые женские
102
217.2 %
30 659
30 659
airware 30057.8 %
Перегретая
костюмы брючные женские теплые
51
333.3 %
30 830
30 830
airware 60451 %
Перегретая
костюмы больших размеров женские теплые
80
210 %
17 594
17 594
airware 21992.5 %
Перегретая
корейские спортивные костюмы женские теплые
238
410.6 %
600
600
airware 252.1 %
Перегретая
корейские костюмы женские теплые
145
165.1 %
802
802
airware 553.1 %
Перегретая
классические теплые костюмы женские
38
231 %
8 851
8 851
airware 23292.1 %
Перегретая
зимние теплые костюмы женские
192
242 %
28 837
28 837
airware 15019.3 %
Перегретая
зимние спортивные костюмы женские теплые
284
1402.4 %
15 980
15 980
airware 5626.76 %
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