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टैग अक्सर सामानों में देखने को मिलते हैं, इससे हम सभी परिचित हैं।कपड़े साथ लटकाए जाएंगेविभिन्न प्रकार के टैगफैक्ट्री छोड़ते समय, आम तौर पर टैग आवश्यक सामग्री, धोने के निर्देश और उपयोग के निर्देशों के साथ कार्यात्मक होते हैं, कुछ मामलों पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है, कपड़े प्रमाण पत्र, आदि। एंटी-जालसाजी लेबल वाले टैग में एंटी-जालसाजी कार्य भी होता है।साधारण कागज मुद्रण टैग या प्लास्टिक और धातु टैग सामान्य सामग्री हैं, और मुद्रण प्रक्रिया भी व्यापक रूप से दिखाई देती है।यदि एंटी-जालसाजी लेबल का उपयोग नहीं किया जाता है, तो अवैध व्यापारियों द्वारा नकली और बेचा जाना बहुत आसान है।

क्योंकि परिधान उद्योग जटिल है, जालसाजी सस्ता है।कई छोटी वर्कशॉप क्लॉथिंग कंपनियां अंतहीन रूप से उभरती हैं, जिससे अधिकांश निर्माण कंपनियों के लिए बड़े और मजबूत ब्रांड बनाना मुश्किल हो जाता है।जैसा कि आपने कपड़ों के एक सूट की योजना बनाई है, यह जल्द ही दूसरों द्वारा कॉपी किया जाएगा, और कीमत वास्तविक की तुलना में सस्ती है, जिससे कुछ ग्राहक नुकसान और आर्थिक नुकसान होगा।

हालांकि परिधान सुरक्षा टैग छोटा है, यह फैशन उपभोक्ताओं का केंद्र है।यह आधुनिक फैशन सभ्यता का एक निश्चित उत्पाद है, और इसका कपड़ों के उद्यमों की प्रतिष्ठा की प्रगति और रखरखाव और उत्पादों के प्रचार पर सकारात्मक प्रभाव पड़ता है।

पर सुरक्षा लेबल के कार्य क्या हैंटैग?

एंटी-जालसाजी लेबल कुछ हद तक उत्पाद सुरक्षा की गारंटी दे सकता है, जालसाजी की घटना को कम करने के लिए, ब्रांड में उपभोक्ता विश्वास भी बढ़ा सकता है।एंटी-नकली टैग के उपयोग से पता चलता है कि व्यापारी उत्पाद सुरक्षा को बहुत महत्व देते हैं और ब्रांड की प्रतिष्ठा को और बढ़ाते हैं।वहीं, एंटी-नकली टैग भी ब्रांड प्रमोशन में भूमिका निभा सकता है।

1. उपभोक्ताओं को कपड़ों के टैग से कदम दर कदम उद्यमों के करीब आने दें, और अंत में उद्यमों को बड़ा डेटा प्राप्त करने दें।

2. नकली विरोधी टैग के माध्यम से ग्राहकों को विज्ञापन और प्रचार की जानकारी दें।

3. ब्रांड के प्रति उपभोक्ताओं की वफादारी पैदा करने के लिए उपभोक्ताओं के साथ बातचीत और रीयल-टाइम संचार का एहसास करें

4. उद्यम को विविध और लाभदायक बनाना (उदाहरण के लिए, प्रचार के लिए अन्य उद्यमों के साथ सहयोग, प्रत्यारोपण विज्ञापन प्रायोजन, आदि)

5. ग्राहक पूछताछ के माध्यम से एकत्र किए गए बड़े डेटा का विश्लेषण करें (क्रमबद्ध करें और वर्गीकृत करें, औद्योगिक श्रृंखला का विस्तार करें)