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 миди женские летние
103
83.8 %
125 810
125 810
airware 122146 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
66
158.2 %
80 577
80 577
airware 122086 %
Перегретая
женские платья на зиму
199
204.3 %
241 562
241 562
airware 121388 %
Перегретая
платья женские вечерние больших размеров 52
58
250 %
70 387
70 387
airware 121357 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
53
156 %
64 181
64 181
airware 121096 %
Перегретая
платья домашнее женские
57
1190 %
68 788
68 788
airware 120681 %
Перегретая
платья женские макси
53
228.9 %
63 900
63 900
airware 120566 %
Перегретая
платья женские праздничные миди
69
210.5 %
83 141
83 141
airware 120494 %
Перегретая
платья женские 52-54 размера
84
2850 %
101 058
101 058
airware 120307 %
Перегретая
платья женские вечерние больших
47
224.1 %
56 526
56 526
airware 120268 %
Перегретая
платья женские зима
201
209.5 %
241 562
241 562
airware 120180 %
Перегретая
женские летние платья легкие повседневные
107
60.3 %
128 503
128 503
airware 120096 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
105
51 %
125 614
125 614
airware 119632 %
Перегретая
летние платья длинные легкие женские
52
123.3 %
62 130
62 130
airware 119481 %
Перегретая
платья женские летние длинные легкие
52
242.6 %
62 124
62 124
airware 119469 %
Перегретая
ремешки для платья женские
66
500 %
78 771
78 771
airware 119350 %
Перегретая
платья женские длинные вечерние
102
616.7 %
121 105
121 105
airware 118730 %
Перегретая
платья вискоза женские летние
62
179.6 %
73 010
73 010
airware 117758 %
Перегретая
стильные платья женские праздничные
105
1116.7 %
123 137
123 137
airware 117273 %
Перегретая
платья женские на зиму
206
196.1 %
241 562
241 562
airware 117263 %
Перегретая
красивые женские платья на осень
65
235.7 %
76 185
76 185
airware 117208 %
Перегретая
очень красивые платья женские
79
409.1 %
92 513
92 513
airware 117105 %
Перегретая
платья базовые женские
63
680 %
73 679
73 679
airware 116951 %
Перегретая
платья вечерний женские
184
342.1 %
214 574
214 574
airware 116616 %
Перегретая
платья осень зима женские
215
361.6 %
250 583
250 583
airware 116550 %
Перегретая
платья больших размеров офисные женское
40
285.3 %
46 316
46 316
airware 115790 %
Перегретая
женские короткие платья
89
4500 %
102 610
102 610
airware 115292 %
Перегретая
платья с коротким рукавом женские
73
7350 %
84 094
84 094
airware 115197 %
Перегретая
женская платья вечерняя
187
4725 %
214 574
214 574
airware 114745 %
Перегретая
женские платья для полных
48
168.2 %
54 940
54 940
airware 114458 %
Перегретая
стильные платья женские праздничные больших размеров
60
450 %
68 288
68 288
airware 113813 %
Перегретая
платья дизайнерские женские
83
603.3 %
94 358
94 358
airware 113684 %
Перегретая
платья повседневные женские офисные
117
1721.4 %
132 861
132 861
airware 113556 %
Перегретая
женские ремень для платья
62
566.7 %
70 379
70 379
airware 113515 %
Перегретая
нарядные платья женские на свадьбу
47
1516.7 %
53 296
53 296
airware 113396 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
84
166.7 %
95 109
95 109
airware 113225 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные нарядные
169
310 %
191 172
191 172
airware 113120 %
Перегретая
платья женские больших размеров повседневные
68
373.8 %
76 589
76 589
airware 112631 %
Перегретая
черные нарядные платья женские
40
240.5 %
44 891
44 891
airware 112228 %
Перегретая
платья женские праздничные для полных
37
566.7 %
41 481
41 481
airware 112111 %
Перегретая
платья женские прямые
71
1470 %
79 595
79 595
airware 112106 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень миди
42
155 %
47 055
47 055
airware 112036 %
Перегретая
платья летние женские повседневные хлопок свободное
41
16.9 %
45 887
45 887
airware 111920 %
Перегретая
длинные женские платья
200
2550 %
223 728
223 728
airware 111864 %
Перегретая
женские модные платья
83
603.3 %
92 549
92 549
airware 111505 %
Перегретая
зимняя платья женская
217
271.4 %
241 562
241 562
airware 111319 %
Перегретая
женские офисные платья
135
844.1 %
149 984
149 984
airware 111099 %
Перегретая
платья женские праздничные стильные с рукавом длинные
60
170 %
66 367
66 367
airware 110612 %
Перегретая
платья женское больших размеров праздничное
112
174.4 %
123 745
123 745
airware 110487 %
Перегретая
платья вечерние женские короткие нарядные
63
283.3 %
69 299
69 299
airware 109998 %
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