Спрос на костюмы женские

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
костюмы женские тёплые
387
271.1 %
54 631
54 631
airware 14116.5 %
Перегретая
костюмы женские брючные повседневные
169
48.8 %
54 629
54 629
airware 32324.8 %
Перегретая
тёплые костюмы женские
2 166
253.8 %
54 621
54 621
airware 2521.75 %
Перегретая
костюм теплые женские
404
272 %
54 577
54 577
airware 13509.2 %
Перегретая
тёплые женские костюмы
1 115
239.9 %
54 539
54 539
airware 4891.39 %
Перегретая
костюм женские теплый
566
198.9 %
54 507
54 507
airware 9630.21 %
Перегретая
женские тёплые костюмы
803
241.2 %
54 505
54 505
airware 6787.67 %
Перегретая
женские костюмы теплые
804
209.5 %
54 503
54 503
airware 6778.98 %
Перегретая
современные женские костюмы
58
916.7 %
54 493
54 493
airware 93953.5 %
Перегретая
современные костюмы женские
94
285 %
54 493
54 493
airware 57971.3 %
Перегретая
офисные костюмы женские
1 058
215.8 %
54 057
54 057
airware 5109.36 %
Перегретая
женские костюмы в офис
43
257.1 %
53 973
53 973
airware 125519 %
Перегретая
костюм женские офисный
33
20.2 %
53 929
53 929
airware 163421 %
Перегретая
костюмы женские в офис
42
132.6 %
53 918
53 918
airware 128376 %
Перегретая
женские костюмы офисные
130
170.3 %
53 673
53 673
airware 41286.9 %
Перегретая
женские офисные костюмы
166
468.8 %
53 435
53 435
airware 32189.8 %
Перегретая
офисные женские костюмы
62
90.9 %
53 399
53 399
airware 86127.4 %
Перегретая
женские костюмы для офиса
74
320 %
53 386
53 386
airware 72143.2 %
Перегретая
костюмы для офиса женские
149
288.6 %
53 381
53 381
airware 35826.2 %
Перегретая
костюмы женские для офиса
73
297.6 %
53 367
53 367
airware 73105.5 %
Перегретая
костюмы женские офисные
288
117.4 %
53 260
53 260
airware 18493.1 %
Перегретая
костюмы на осень женские с капюшоном
50
166.3 %
52 985
52 985
airware 105970 %
Перегретая
костюмы офисные женские
440
322.9 %
52 973
52 973
airware 12039.3 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные спортивные
49
213.3 %
52 358
52 358
airware 106853 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные спортивные
141
370.5 %
52 358
52 358
airware 37133.3 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные спортивные
93
156.9 %
52 358
52 358
airware 56298.9 %
Перегретая
костюмы летние женские нарядные
60
43.8 %
52 331
52 331
airware 87218.3 %
Перегретая
спортивные костюмы женские зимние
323
243.4 %
51 900
51 900
airware 16068.1 %
Перегретая
костюмы спортивные женские зимние
130
182.7 %
51 744
51 744
airware 39803.1 %
Перегретая
костюм женские спортивный весна
43
4250 %
51 467
51 467
airware 119691 %
Перегретая
спортивные костюмы женские на осень модные
73
455.6 %
51 213
51 213
airware 70154.8 %
Перегретая
стильные спортивные костюмы женские осень
97
211.7 %
51 213
51 213
airware 52796.9 %
Перегретая
костюмы на зиму женские спортивные
40
161.1 %
50 761
50 761
airware 126902 %
Перегретая
женские зимний костюм спортивный
40
167.6 %
50 756
50 756
airware 126890 %
Перегретая
спортивные костюмы женские на зиму
39
189.3 %
50 748
50 748
airware 130123 %
Перегретая
костюмы женские спортивные зимние
57
246.6 %
50 292
50 292
airware 88231.6 %
Перегретая
зимние женские костюмы спортивные
108
1400 %
50 131
50 131
airware 46417.6 %
Перегретая
зимние костюмы спортивные женские
112
261.3 %
50 127
50 127
airware 44756.2 %
Перегретая
зимние спортивные женские костюмы
92
230.4 %
50 112
50 112
airware 54469.6 %
Перегретая
костюмы женские зимние спортивные
62
167 %
50 110
50 110
airware 80822.6 %
Перегретая
женские спортивные зимние костюмы
105
244.4 %
50 094
50 094
airware 47708.6 %
Перегретая
женские зимние спортивный костюм
103
216.1 %
50 089
50 089
airware 48630.1 %
Перегретая
спортивный костюм зимние женские
65
266.7 %
50 050
50 050
airware 77000 %
Перегретая
костюмы зимние женские спортивные
131
202.3 %
50 016
50 016
airware 38180.1 %
Перегретая
женские спортивные костюмы зима
80
278.6 %
50 005
50 005
airware 62506.2 %
Перегретая
костюмы спортивные зимние женские
70
255.9 %
49 977
49 977
airware 71395.7 %
Перегретая
женские зимний спортивный костюм
78
231.4 %
49 951
49 951
airware 64039.7 %
Перегретая
женские спортивные костюмы на зиму
76
168.8 %
49 944
49 944
airware 65715.8 %
Перегретая
спортивные зимние костюмы женские
175
248.9 %
49 681
49 681
airware 28389.1 %
Перегретая
стильные костюмы женские осень больших размеров
133
157.3 %
49 618
49 618
airware 37306.8 %
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