समाचार र प्रेस

ट्यागहरू प्राय: सामानहरूमा देखिन्छन्, हामी सबै यससँग परिचित छौं। लुगा लगाएर टाँगिनेछविभिन्न ट्यागहरूकारखाना छोड्दा, सामान्यतया ट्यागहरू आवश्यक सामग्रीहरू, धुने निर्देशनहरू र प्रयोग निर्देशनहरू सहित कार्यात्मक हुन्छन्, त्यहाँ केही मामिलाहरूमा ध्यान आवश्यक छ, कपडा प्रमाणपत्र, इत्यादि। नक्कली विरोधी लेबल भएको ट्यागमा पनि नक्कली विरोधी कार्य हुन्छ। साधारण कागज मुद्रण ट्यागहरू वा प्लास्टिक र धातु ट्यागहरू सामान्य सामग्री हुन्, र मुद्रण प्रक्रिया पनि व्यापक रूपमा देखिन्छ। यदि नक्कली विरोधी लेबलहरू प्रयोग गरिएन भने, यो नक्कली हुन र अवैध व्यापारीहरू द्वारा बेच्न धेरै सजिलो छ।

कपडा उद्योग जटिल भएकोले नक्कली सस्तो छ। धेरै साना कार्यशाला कपडा कम्पनीहरू अनन्त रूपमा देखा पर्छन्, जसले धेरै उत्पादन कम्पनीहरूलाई ठूला र बलियो ब्रान्डहरू बनाउन गाह्रो बनाउँछ। तपाईंले कपडाको सूट योजना बनाएको हुनाले, यो चाँडै अरूले प्रतिलिपि गर्नेछ, र मूल्य वास्तविक भन्दा सस्तो छ, जसले निश्चित ग्राहक हानि र आर्थिक नोक्सान निम्त्याउँछ।

कपडा सुरक्षा ट्याग सानो भए पनि, यो फेसन उपभोक्ताहरूको केन्द्र हो। यो आधुनिक फेसन सभ्यता को एक निश्चित उत्पादन हो, र कपडा उद्यम को प्रतिष्ठा को प्रगति र रखरखाव र उत्पादन को प्रवर्द्धन मा सकारात्मक प्रभाव छ।

सुरक्षा लेबलमा के कार्यहरू छन्ट्यागहरू?

एन्टी-नकली लेबलले एक निश्चित हदसम्म उत्पादन सुरक्षाको ग्यारेन्टी गर्न सक्छ, नक्कलीको घटनालाई धेरै कम गर्न, ब्रान्डमा उपभोक्ता विश्वास बढाउन सक्छ। एन्टी-नकली ट्यागहरूको प्रयोगले व्यापारीहरूले उत्पादनको सुरक्षालाई ठूलो महत्त्व दिन्छ र ब्रान्डको प्रतिष्ठालाई अझ बढाउँछ भनेर देखाउँछ। एकै समयमा, एन्टी-काउन्टरफिट ट्यागले ब्रान्ड प्रवर्द्धनमा पनि भूमिका खेल्न सक्छ।

1. उपभोक्ताहरूलाई कपडा ट्यागहरूबाट चरणबद्ध रूपमा उद्यमहरूको नजिक जान दिनुहोस्, र अन्तमा उद्यमहरूलाई ठूलो डेटा प्राप्त गर्न दिनुहोस्।

2. विरोधी नक्कली ट्यागहरू मार्फत ग्राहकहरूलाई विज्ञापन र प्रचार जानकारी पुश गर्नुहोस्।

3. ब्रान्डप्रति उपभोक्ताहरूको वफादारी खेती गर्न उपभोक्ताहरूसँग अन्तरक्रिया र वास्तविक-समय सञ्चार महसुस गर्नुहोस्

4. उद्यमलाई विविध र लाभदायक बनाउनुहोस् (उदाहरणका लागि, प्रवर्द्धन, प्रत्यारोपण विज्ञापन प्रायोजन, इत्यादिका लागि अन्य उद्यमहरूसँग सहकार्य गर्नुहोस्)

5. ग्राहक सोधपुछ मार्फत सङ्कलन ठूलो डाटा विश्लेषण (क्रमबद्ध र वर्गीकरण, औद्योगिक श्रृंखला विस्तार)