9:00—21:00
Заказы онлайн — 24/7​
+7 495 005-83-79
+7 495 768-16-64
0
Корзина
0 Р
Товар добавлен в корзину!
Каталог товаров
0
Избранные
Товар добавлен в список избранных
0
Сравнение
Товар добавлен в список сравнения
Печать

Мебель для ванной Roca Victoria Nord Black Edition 80 черная

5.001
В избранноеСравнение
39 552 Р
-+Купить
Купить в 1 клик
Купить в кредит
ВАРИАНТЫ ОПЛАТЫ
ДОСТАВКА Москва и область
Ожидаемая дата доставки 27 сентября 2020
Стоимость доставки от 500 Р
Самовывоз Бесплатно

- 500р.

Посоветуйте нас друзьям и получите скидку 500 рублей!

Сделайте репост на свою страничку в соцсетях, используя кнопки ниже. В комментарии к заказу укажите ссылку на запись или сообщите о ней нашему менеджеру.

*Скидка действует при заказе товаров на сумму свыше 10 000 руб.

БрендRoca
Цветчерный
модель Victoria Nord Black Edition 80
  • Характеристики
  • Отзывы (1)
БрендRoca
Глубина46 см
Асимметричностьда
Бельевая корзинанет
Возможность установки над стир. машинойнет
Материал корпусаДСП
Материал раковиныфаянс
Материал фасадаМДФ
Отверстия под смесительна 1 отверстие
Покрытие корпусаэмаль, глянцевое
Покрытие фасадаглянцевое, эмаль
Система храненияс ящиками
Тип светильникавстроенный
Форма мебелипрямоугольная
Фурнитурахром
Форма раковиныпрямоугольная
Цвет раковиныбелый
Монтажподвесной
Типкомплект (гарнитур)
Цветчерный
Стилистика дизайнасовременный стиль
Ширина, см80 см
Глубина, см46 см
Тип выключателябез выключателя
СерияVictoria Nord
Оснащениезеркало с подсветкой, крепления, механизм доводчика
Загрузка09.01.19
МодельVictoria Nord Black Edition 80
ГруппаМебель для ванной комнаты
Гарантияраковина - 10, мебель - 3 года
Высота, см57 см
Угловая конструкциянет
модель Victoria Nord Black Edition 80
СтранаИспания
размер 80 см

Мебель для ванной Roca Victoria Nord Black Edition 80 черная отзывы

Средняя оценка покупателей: (1)5.00 из 5 звезд

1
0
0
0
0
Супер
Ваша Сантехника24 января 2020 11:48
0
Избранные
Товар добавлен в список избранных
0
Сравнение
Товар добавлен в список сравнения
0
Корзина
0 Р
Товар добавлен в корзину!
×
click fraud detection