Ваш вопрос отправлен. Мы свяжемся с Вами в ближайшее время.Пожалуйста, заполните все поля.Некорректный адрес E-Mail.Произошла ошибка. Повторите попытку позже.
Мебель напрямую от фабрики. Можем менять габариты, цвет, варианты обивки и фасадов. Диван Нимфа трехместный отличается высоким качеством материалов и сборки, что гарантирует долговечность и надежность. Современный дизайн гармонично впишется в любой интерьер, а продуманная эргономика обеспечит максимальный комфорт. Преимущества дивана Нимфа трехместного Высокое качество и долговечность Современный и стильный дизайн Продуманная эргономика для максимального комфорта Простота в уходе и обслуживании Диван Нимфа трехместный - идеальное решение для тех, кто ценит качество, комфорт и красоту. Весь ассортимент мебели от фабрики Фиеста производится по самым высоким стандартам с использованием передовых технологий. Мы гарантируем безупречное качество каждого изделия и полное соответствие всем необходимым нормам и требованиям. Характеристики дивана Нимфа трехместный Madras Грей Функциональность Диван для отдыха Исполнение Прямой диван Обивочный материал: Трейд-Модус / Madras Грей Опоры: дерево ППУ 3040 Габариты (Ширина*Глубина*Высота) 216*110*103 см Гарантия: 18 месяцев
Нераскладной диван
Нераскладной диван Диван Нимфа трехместный Madras Грей подойдёт людям, любящим простоту и надёжность. Модель не оснащена механизмом раскладывания, а потому можно даже не думать о поломках и прочих сложностях.
Название производителя
Диван Нимфа трехместный Madras Грей
Производитель
Фиеста мебель
Страна бренда
Россия
Тип
Диваны
Ширина
216
Глубина
110
Высота
103
Механизм трансформации
Нераскладной
Наполнение
ППУ 3040
Цвет
Серый
Материал обивки
Ткань
Срок службы
10 лет
Вес
50
Количество упаковок
3
Кол-во месяцев гарантии
18
Отзывов ещё нет — ваш может стать первым.
Помогите другим пользователям с выбором - будьте первым, кто поделится своим мнением об этом товаре.
Мы используем cookies для быстрой и удобной работы сайта. Продолжая пользоваться сайтом, вы принимаете условия обработки персональных данных.