Ваша корзина

Пока нет товаров.

 
Рекомендуем

Выбрать запчасти Тормозные колодки

Купить 1 дверь (ляда)

Заменить Поршень и кольца для Renault Kangoo

Запчасти Рено Кангу Бампер задний

Оригинал запчасти Масляный насос

Пыльник шруса наружного Renault Kangoo2 1.5Dci-1.6 16V 2008- | SASIC SAS1904038

Пыльник шруса наружного Renault Kangoo2 1.5Dci-1.6 16V 2008- | SASIC SAS1904038 ― Renault Kangoo
Пыльник шруса наружного Renault Kangoo2 1.5Dci-1.6 16V 2008- | SASIC SAS1904038
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
448.50 грн 448.5
Есть в наличии
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

Пыльник шруса наружного Renault Kangoo2  2008- 1.5Dci-1.6 16V
Производитель: Sasic, Франция
Размеры пыльника:
Диаметр большой: 77.5мм
Диаметр малый: 26.5мм
Материал: термопластик  

кросс номера: 77 01 209 250,SAS1904013


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

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