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
женские платья черные
92
403.8 %
100 802
100 802
airware 109567 %
Перегретая
женские платья вечерние нарядные
182
1061.1 %
199 409
199 409
airware 109565 %
Перегретая
платья праздничное женское
123
350 %
134 095
134 095
airware 109020 %
Перегретая
платья женские праздничные теплые
39
171.9 %
42 304
42 304
airware 108472 %
Перегретая
платья из трикотажа женские
84
236.7 %
91 070
91 070
airware 108417 %
Перегретая
легкие платья женские летние больших размеров
40
45.2 %
43 325
43 325
airware 108312 %
Перегретая
вечерние платья женские нарядные короткие
64
583.3 %
69 299
69 299
airware 108280 %
Перегретая
стильные платья на осень женские
133
163.7 %
143 926
143 926
airware 108215 %
Перегретая
платья летние женские праздничные на свадьбу больших размеров
33
4.8 %
35 495
35 495
airware 107561 %
Перегретая
длинная платья женская
262
459.4 %
281 040
281 040
airware 107267 %
Перегретая
платья женские длинные нарядные
83
269.2 %
89 011
89 011
airware 107242 %
Перегретая
женские платья вечерние длинные
113
251.8 %
121 105
121 105
airware 107173 %
Перегретая
платья женские осенние длинные
137
247.8 %
146 591
146 591
airware 107001 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
122
158.9 %
130 398
130 398
airware 106884 %
Перегретая
платья летние женские вечерние
183
64.4 %
195 579
195 579
airware 106874 %
Перегретая
платья женские для работы в офисе
40
257.7 %
42 726
42 726
airware 106815 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
70
3450 %
74 672
74 672
airware 106674 %
Перегретая
женские платья вечерние больших размеров
87
243.3 %
92 455
92 455
airware 106270 %
Перегретая
ремень женский для платья на талию
54
500 %
57 372
57 372
airware 106244 %
Перегретая
мини платья женские вечерние
41
365.4 %
43 422
43 422
airware 105907 %
Перегретая
платья женские приталенные
74
358.3 %
78 226
78 226
airware 105711 %
Перегретая
платья миди женские осень
116
186.5 %
122 598
122 598
airware 105688 %
Перегретая
женские платья для дома
65
91.3 %
68 692
68 692
airware 105680 %
Перегретая
платья нарядные женские праздничные на свадьбу
65
1350 %
68 628
68 628
airware 105582 %
Перегретая
платья вечерняя женская длинные
115
625 %
121 105
121 105
airware 105309 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
89
165.6 %
93 621
93 621
airware 105192 %
Перегретая
платья зимний женский
233
392.6 %
242 895
242 895
airware 104247 %
Перегретая
платья женское офисное
144
2107.1 %
149 984
149 984
airware 104156 %
Перегретая
обтягивающие платья женские
44
1150 %
45 701
45 701
airware 103866 %
Перегретая
платья длинные женские вечерние
117
335.4 %
121 105
121 105
airware 103509 %
Перегретая
платья из вискозы летние женское
71
79.1 %
73 107
73 107
airware 102968 %
Перегретая
чёрные платья женские
98
2010 %
100 741
100 741
airware 102797 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные короткие
73
187.7 %
74 871
74 871
airware 102563 %
Перегретая
длинные нарядные платья женские
87
305.9 %
89 126
89 126
airware 102444 %
Перегретая
женские платья классика
65
383.3 %
66 239
66 239
airware 101906 %
Перегретая
вечерние платья короткие женские
67
202.3 %
68 253
68 253
airware 101870 %
Перегретая
женские осенние платья длинные
144
258.7 %
146 591
146 591
airware 101799 %
Перегретая
женские классические платья
67
428.6 %
67 884
67 884
airware 101319 %
Перегретая
вечерние платья женские черное
65
247 %
65 837
65 837
airware 101288 %
Перегретая
платья вечерние женские длинные нарядные
75
338.5 %
75 630
75 630
airware 100840 %
Перегретая
короткие женские платья
102
550 %
102 851
102 851
airware 100834 %
Перегретая
летние платья женские легкие большие размеры длинные
48
270 %
48 381
48 381
airware 100794 %
Перегретая
женские платья нарядные короткие
41
265.8 %
41 312
41 312
airware 100761 %
Перегретая
женские платья для торжества
110
1783.3 %
110 727
110 727
airware 100661 %
Перегретая
платья хлопок женские
107
585 %
107 635
107 635
airware 100593 %
Перегретая
платья женское на свадьбу
65
275 %
65 021
65 021
airware 100032 %
Перегретая
платья женские подростковые
61
315.2 %
61 013
61 013
airware 100021 %
Перегретая
платья женские зимние короткие
71
157.6 %
70 862
70 862
airware 99805.6 %
Перегретая
платья женские синие
50
313.2 %
49 772
49 772
airware 99544 %
Перегретая
платья женские больших размеров вечернее
93
184.8 %
92 503
92 503
airware 99465.6 %
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