X

Bezpłatna dostawa od 150 zł dla zamówień przedpłatą.

Produkt został zapamiętany

Kallos maska Cherry do włosów mocno zniszczonych 1000ml

Kallos maska Cherry do włosów mocno zniszczonych 1000ml

Cena: 9,86 PLN
Cena netto: 8,02 PLN
Najniższa cena w ciągu ostatnich 30 dni: 9,86 PLN
- Ilość: +
Indeks: 07336
Dostępne: 0 szt.
chwilowo brak
Dostawa: 15,00 PLN (przedpłata) 20,00 PLN (pobranie)
Darmowa wysyłka od 250 zł
Darmowa wysyłka niezależnie od wagi zamówienia od 800 zł

Opis Kallos maska Cherry do włosów mocno zniszczonych 1000ml

Kallos Cherry maska do włosów

Kallos logo

Delikatna maska o przyjemnym wiśnowym zapachu do mocno zniszczonych włosów. Odżywka zawiera olej z pestek wiśni znany z wysokiej zawartości witamin A, B1, B2, B6 i C, żelazo o wysokim stężeniu oraz minerały (fosfor, wapń, potas). Maska intensywnie nawilża suche i łamliwe włosy zapewniając im aksamitną miękkość, lśniący blask i głębokie odżywienie oraz ułatwia ich rozczesywanie. Pojemność 1000ml.

Kallos Cherry maska do włosów 1000ml

Sposób użycia: rozprowadzić maskę na umytych wilgotnych włosach a po 5 minutach dokładnie spłukać.

Parametry Kallos maska Cherry do włosów mocno zniszczonych 1000ml

Podstawowe
Szampony i odżywki - rodzaj włosów:Suche i zniszczone

Opinie o Kallos maska Cherry do włosów mocno zniszczonych 1000ml

maja napisał:
Ocena: 10/10 ocena ocena ocena ocena ocena
Bardzo fajna maska, świetnie pielęgnuje włosy i ten przyjemny wiśniowy zapach, po prostu super.
MAX

Klienci którzy kupili ten produkt, kupili również

5900536230405 5900536230405 Jan Niezbędny
Dostępne: 0 szt.
OutOfStock
Cena brutto: 4,72 PLN
4.72 PLN
0,94 zł/szt
- +
5900785450005Z 5900785450005Z General Fresh
Dostępne: 114 szt.
InStock
Cena brutto: 4,56 PLN
4.56 PLN
2,28 zł/szt
5900536230368 5900536230368 Jan Niezbędny
Dostępne: 31 szt.
InStock
Cena brutto: 4,45 PLN
4.45 PLN
0,89 zł/szt
3607345373393 3607345373393 Adidas
Dostępne: 23 szt.
InStock
Cena brutto: 11,78 PLN
11.78 PLN
78,53 zł/l

MAX DROGERIA Wszelkie prawa zastrzeżone.
Sklepy internetowe CStore

copyright | 2018