Спрос на костюмы женские осенние

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 осенние
8 741
92.5 %
168 169
168 169
airware 1923.91 %
Перегретая
осенние костюмы женские
7 111
38.9 %
168 169
168 169
airware 2364.91 %
Перегретая
костюмы осенние женские
1 478
7.6 %
168 169
168 169
airware 11378.2 %
Перегретая
осенние костюмы женские с юбкой
1 268
824.5 %
37 121
37 121
airware 2927.52 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой
1 098
2628 %
37 115
37 115
airware 3380.24 %
Перегретая
осенние женские костюмы
1 012
81.1 %
168 169
168 169
airware 16617.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные
924
59.5 %
81 859
81 859
airware 8859.2 %
Перегретая
женские спортивные костюмы больших размеров осенние
795
102.9 %
35 638
35 638
airware 4482.77 %
Перегретая
женские осенние костюмы
714
62.4 %
168 169
168 169
airware 23553.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
551
50.5 %
42 806
42 806
airware 7768.78 %
Перегретая
осенние костюмы женские больших размеров
548
1.3 %
45 144
45 144
airware 8237.96 %
Перегретая
осенние спортивные костюмы женские
398
10.8 %
65 065
65 065
airware 16348 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные
386
1 %
81 727
81 727
airware 21172.8 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые
344
85.4 %
42 776
42 776
airware 12434.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные
309
9.2 %
65 041
65 041
airware 21048.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров
291
12.2 %
45 059
45 059
airware 15484.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные больших размеров
286
30.8 %
21 257
21 257
airware 7432.52 %
Перегретая
костюмы женские осенние офисные
254
117.1 %
46 706
46 706
airware 18388.2 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские
243
456.2 %
42 702
42 702
airware 17572.8 %
Перегретая
осенние женские костюмы с юбкой
240
550 %
37 009
37 009
airware 15420.4 %
Перегретая
костюме женские осенние
215
178 %
168 169
168 169
airware 78218.1 %
Перегретая
женские осенние костюмы брючные
213
56 %
81 520
81 520
airware 38272.3 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осенние
213
434.1 %
64 923
64 923
airware 30480.3 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой длинной
210
155 %
8 158
8 158
airware 3884.76 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших размеров праздничные осенние
206
185.5 %
8 446
8 446
airware 4100 %
Перегретая
осенние костюмы с юбкой женские
192
21.6 %
36 934
36 934
airware 19236.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой больших размеров
183
456.7 %
4 008
4 008
airware 2190.16 %
Перегретая
костюмы осенние женские с юбкой
182
121.7 %
36 919
36 919
airware 20285.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
182
275 %
23 456
23 456
airware 12887.9 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные теплые
175
93.4 %
23 466
23 466
airware 13409.1 %
Перегретая
женские осенние костюмы с юбкой
172
199.3 %
36 884
36 884
airware 21444.2 %
Перегретая
осенние костюмы женские с юбкой длинной
169
1458.3 %
8 111
8 111
airware 4799.41 %
Перегретая
женские осенние костюмы больших размеров
168
90 %
44 917
44 917
airware 26736.3 %
Перегретая
осенние брючные костюмы женские
166
20.9 %
81 397
81 397
airware 49034.3 %
Перегретая
осенние женские костюмы с брюками
162
37.1 %
83 565
83 565
airware 51583.3 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические
161
13.8 %
43 217
43 217
airware 26842.9 %
Перегретая
женские костюмы осенние
154
37 %
168 169
168 169
airware 109201 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые спортивные
139
611.9 %
22 987
22 987
airware 16537.4 %
Перегретая
алладины женские осенние костюм
135
153.1 %
201
201
airware 148.89 %
Перегретая
костюмы осенние женские большие размеры
132
24.2 %
45 849
45 849
airware 34734.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные спортивные
131
495.8 %
53 632
53 632
airware 40940.5 %
Перегретая
осенние теплые костюмы женские
126
87 %
42 309
42 309
airware 33578.6 %
Перегретая
костюмы с жилеткой женские осенние
126
65.6 %
5 957
5 957
airware 4727.78 %
Перегретая
костюмы женские осенние 2025
123
11 %
83 707
83 707
airware 68054.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные классика
122
178.4 %
15 638
15 638
airware 12818 %
Перегретая
осенние женские костюмы больших размеров
120
17 %
45 654
45 654
airware 38045 %
Перегретая
осенние вязаные костюмы женские
119
185.2 %
8 924
8 924
airware 7499.16 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные больших размеров
117
0.4 %
20 892
20 892
airware 17856.4 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
109
78.2 %
22 866
22 866
airware 20978 %
Перегретая
женские осенние спортивные костюмы
106
35.5 %
64 968
64 968
airware 61290.6 %
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