Смеситель для раковины M-размера Gh Essence New (24173001)

  • Код товара: 24173001
  • Доступность: На складе
  • 9 447.75 грн.

Смеситель для раковины M-размера Gh Essence New (24173001) — универсальный товар, предназначен для использования в соответствующих задачах и монтажных работах. Основные характеристики: Тип изделия: Смесители для умывальника; Страна бренда: Германия; Материал изделия: Латунь; Цвет: Хром; Вид изделия: Смесители для умывальника высокие. Преимущества: высокая надежность, долговечность и удобство в установке. Область применения: подходит для бытового и профессионального использования, обеспечивает стабильную работу в различных условиях. Модель: 24173001. Рекомендуется ознакомиться с техпаспортом и инструкцией по монтажу перед использованием.
Характеристики
Вид изделия Смесители для умывальника высокие
Гарантия на детали смесителя (мес) 12
Гарантия на корпус смесителя (мес) 60
Диаметр картриджа (мм) 28
Диаметр шланга подключения 3/8
Длина шланга подключения 35 см
Картридж или кран букса Картридж
Колір Хром
Комплектация Подводка из нержавеющей стали, крепежный элемент, резиновые прокладки, донный клапан
Материал изделия Латунь
Серия ESSENCE
Страна бренда Германия
Тип изделия Смесители для умывальника
Торговая марка Kr
Основнi
Покрытие С покрытием

Написать отзыв

Внимание: HTML не поддерживается! Используйте обычный текст!
    Плохо           Хорошо
Информация о доставке:

Доставка заказов осуществляется перевозчиками наложенным платежом («Новая почта») или предоплатой на карту Приват банка («Нова пошта», «SAT»).

Осуществляется за счет клиента в соответствии тарифам перевозчика. 

После оформления заказа менеджер интернет-магазина свяжется с вами для подтверждения заказа и согласования адреса доставки.

Мы отправляем заказы во всех направлениях Украины, которые обслуживает перевозчик.

Информация об оплате

Наличными, Безналичными, Visa/MasterCard, при получении заказа

Гарантии

Обмен/возврат товара в течение 14 дней.

Теги: Смеситель для раковины M-размера Gh Essence New (24173001)

click fraud detection