बातम्या आणि प्रेस

मालामध्ये टॅग्ज अनेकदा दिसतात, हे आपण सर्व परिचित आहोत. सोबत कपडे टांगले जातीलविविध प्रकारचे टॅगकारखाना सोडताना, सामान्यत: टॅग्ज आवश्यक घटकांसह कार्य करतात, धुण्याच्या सूचना आणि वापराच्या सूचना, काही बाबींवर लक्ष देणे आवश्यक आहे, कपडे प्रमाणपत्र इत्यादी. बनावट विरोधी लेबल असलेल्या टॅगमध्ये बनावट विरोधी कार्य देखील आहे. सामान्य पेपर प्रिंटिंग टॅग किंवा प्लास्टिक आणि मेटल टॅग हे सामान्य साहित्य आहेत आणि मुद्रण प्रक्रिया देखील मोठ्या प्रमाणावर दृश्यमान आहे. नकली विरोधी लेबले वापरली नसल्यास, अवैध व्यापाऱ्यांकडून बनावट आणि विक्री करणे खूप सोपे आहे.

कारण गारमेंट उद्योग गुंतागुंतीचा आहे, नकली स्वस्त आहे. अनेक लहान वर्कशॉप कपड्यांच्या कंपन्या अविरतपणे उदयास येतात, ज्यामुळे बहुतेक उत्पादक कंपन्यांना मोठे आणि मजबूत ब्रँड बनवणे कठीण होते. तुम्ही कपड्यांच्या सूटची योजना आखल्याप्रमाणे, ते लवकरच इतरांद्वारे कॉपी केले जाईल, आणि किंमत अस्सलपेक्षा स्वस्त आहे, ज्यामुळे विशिष्ट ग्राहकांचे नुकसान आणि आर्थिक नुकसान होईल.

गारमेंट सिक्युरिटी टॅग जरी छोटा असला तरी फॅशन ग्राहकांचा तो हब आहे. हे आधुनिक फॅशन सभ्यतेचे एक विशिष्ट उत्पादन आहे आणि कपड्यांच्या उद्योगांच्या प्रतिष्ठेच्या प्रगती आणि देखभाल आणि उत्पादनांच्या जाहिरातीवर सकारात्मक प्रभाव पडतो.

सुरक्षा लेबलची कार्ये काय आहेतटॅग?

नकली विरोधी लेबल विशिष्ट मर्यादेपर्यंत उत्पादनाच्या सुरक्षिततेची हमी देऊ शकते, बनावटीची घटना मोठ्या प्रमाणात कमी करण्यासाठी, तसेच ब्रँडवरील ग्राहकांचा विश्वास वाढवू शकते. बनावट विरोधी टॅगचा वापर दर्शवितो की व्यापारी उत्पादनाच्या सुरक्षिततेला खूप महत्त्व देतात आणि ब्रँडची प्रतिष्ठा आणखी वाढवतात. त्याच वेळी, अँटी-काउंटरफीट टॅग देखील ब्रँड प्रमोशनमध्ये भूमिका बजावू शकतो.

1. ग्राहकांना कपड्यांच्या टॅगवरून टप्प्याटप्प्याने उपक्रमांच्या जवळ येऊ द्या आणि शेवटी एंटरप्राइजेसना मोठा डेटा मिळवू द्या.

2. बनावट विरोधी टॅगद्वारे ग्राहकांना जाहिराती आणि जाहिरातींची माहिती द्या.

3. ब्रँडवर ग्राहकांची निष्ठा जोपासण्यासाठी ग्राहकांशी परस्परसंवाद आणि रिअल-टाइम संवाद लक्षात घ्या

4. एंटरप्राइझला वैविध्यपूर्ण आणि फायदेशीर बनवा (उदाहरणार्थ, जाहिरातीसाठी इतर उद्योगांना सहकार्य करणे, जाहिरात प्रायोजकत्व इ.)

5. ग्राहकांच्या चौकशीद्वारे गोळा केलेल्या मोठ्या डेटाचे विश्लेषण करा (वर्गीकरण आणि वर्गीकरण, औद्योगिक साखळी विस्तृत करा)