Ваша корзина

Пока нет товаров.

 
Рекомендуем

Выбрать запчасти Фильтр масла

Купить Без кондиционера

Заменить Моторная группа для Renault Kangoo

Запчасти Рено Кангу Поршень и кольца

Оригинал запчасти Трансмиссионное масло

Шланг тормозной задний Renault Kangoo2 08- STARLINE S HA DA.1268

Шланг тормозной задний Renault Kangoo2 08- STARLINE S HA DA.1268 ― Renault Kangoo
Доставка
- Доставка на склад Нова Пошта, Гюнсел, Ночной Экспресс, САТ
- Самовывоз со склада
Оплата
- При получении после осмотра
- На карту Приватбанка
- Онлайн Visa/MasterCard
Гарантия и возврат
- Возврат/обмен в течении 14 дней
167.70 грн 167.7
Под заказ
Купить в один клик

Для Рено Кангу 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024 г. выпуска.

Объемы двигателя Renault Kangoo 1.0л, 1.2л, 1.4л, 1.6л, 1.5л, 1.9л

Описание и характеристики

Шланг тормозной задний Renault Kangoo 2 08- STARLINE Чехия 

Сторона установки Задний мост слева справа
Длина [мм]               195.00
длина (мм) 195

кросс номера 77 00 304 969,1 987 476 711,SL 5203

На складе в наличии и под заказ оригинальные, не оригинал и разборка. Узнать цены можно по телефонам: (096) 909-24-01, (095) 710-37-23.

Ранее просмотренные авто запчасти Рено Кенго

Рекомендуем запчасти для Рено Кангу по низкой цене

Задний супорт, Колодки передние, Передний супорт, Колодки задние, Передние,

Доставка в любой город Украины:

Киев, Харьков, Одесса, Днепр, Запорожье, Львів, Кривой Рог, Николаев, Мариуполь, Винница, Херсон, Чернигов, Полтава, Черкассы, Хмельницкий, Сумы, Житомир, Черновцы, Ровно, Каменское, Кропивницкий, Ивано-Франковск, Кременчуг, Тернополь, Луцк, Белая Церковь, Коростень, Краматорск, Мелитополь, Никополь, Ужгород, Бердянск, Курахово, Волноваха, Павлоград, Конотоп, Первомайск, Вознесенск, Умань, Борисполь, Каменец-Подольский, Черноморск, Мелитополь, Прилуки, Мукачево, Славянск, Белгород-Днестровский, Новая Каховка, Покровск, Константиновка, Бахмут, Северодонецк, Бровары

Авторизация на сайте

Для оптовых клиентов

Закрыть
click fraud detection