ਨਿਊਜ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਸ

ਟੈਗਸ ਅਕਸਰ ਸਾਮਾਨ ਵਿੱਚ ਦੇਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਸਾਰੇ ਇਸ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਾਂ। ਨਾਲ ਕੱਪੜੇ ਟੰਗ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣਗੇਟੈਗ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇਫੈਕਟਰੀ ਛੱਡਣ ਵੇਲੇ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਗ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਮੱਗਰੀ, ਧੋਣ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਹਿਦਾਇਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕੱਪੜੇ ਦਾ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ, ਆਦਿ। ਨਕਲੀ-ਵਿਰੋਧੀ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਟੈਗ ਵਿੱਚ ਵੀ ਨਕਲੀ ਵਿਰੋਧੀ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਪੇਪਰ ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਟੈਗ ਜਾਂ ਪਲਾਸਟਿਕ ਅਤੇ ਮੈਟਲ ਟੈਗ ਆਮ ਸਮੱਗਰੀ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਨਕਲੀ ਵਿਰੋਧੀ ਲੇਬਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਤਾਂ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਪਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਨਕਲੀ ਅਤੇ ਵੇਚਿਆ ਜਾਣਾ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਹੈ।

ਕਿਉਂਕਿ ਕੱਪੜਾ ਉਦਯੋਗ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਨਕਲੀ ਸਸਤੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਕੱਪੜਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਬੇਅੰਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਭਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨਿਰਮਾਣ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਣਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੱਪੜਿਆਂ ਦੇ ਸੂਟ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਜਲਦੀ ਹੀ ਦੂਜਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਨਕਲ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਅਸਲੀ ਨਾਲੋਂ ਸਸਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੁਝ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਵੇਗਾ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਗਾਰਮੈਂਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੈਗ ਛੋਟਾ ਹੈ, ਇਹ ਫੈਸ਼ਨ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਹੈ। ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ ਫੈਸ਼ਨ ਸਭਿਅਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਤਪਾਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੱਪੜਿਆਂ ਦੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਸਾਖ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਚਾਰ 'ਤੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।

'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲੇਬਲ ਦੇ ਕੰਮ ਕੀ ਹਨਟੈਗ?

ਨਕਲੀ-ਵਿਰੋਧੀ ਲੇਬਲ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਅਲੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਵਿੱਚ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਵਿਰੋਧੀ ਟੈਗਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵਪਾਰੀ ਉਤਪਾਦ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਸਾਖ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਐਂਟੀ-ਨਕਲੀ ਟੈਗ ਵੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੇ ਪ੍ਰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

1. ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਪੜਿਆਂ ਦੇ ਟੈਗਾਂ ਤੋਂ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਉੱਦਮਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਜਾਣ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਿਓ।

2. ਨਕਲੀ-ਵਿਰੋਧੀ ਟੈਗਸ ਦੁਆਰਾ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿਗਿਆਪਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਚਾਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੁਸ਼ ਕਰੋ।

3. ਬ੍ਰਾਂਡ ਪ੍ਰਤੀ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ

4. ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਓ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਪ੍ਰੋਮੋਸ਼ਨ, ਇਮਪਲਾਂਟ ਵਿਗਿਆਪਨ ਸਪਾਂਸਰਸ਼ਿਪ, ਆਦਿ ਲਈ ਹੋਰ ਉੱਦਮਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰੋ)

5. ਗਾਹਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਰਾਹੀਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ (ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਲੜੀ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰੋ)