BeautyBoss: Private Label POD
- 요금제
-
월 $67. 무료 체험 이용 가능.
- 평점
- 4.7 (17)
- 개발자
- BeautyBoss
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AI 브랜드 및 라벨 빌더로 맞춤형 뷰티 제품을 제작하고 즉시 판매하세요.
턴키 뷰티 비즈니스를 만나보세요! 판매 수익과 브랜드 소유권을 모두 유지할 수 있습니다. 나만의 프라이빗 라벨 고급 스킨케어 브랜드를 시작해 보세요. 자동화된 맞춤형 브랜딩과 더불어, 최고급(A+) 클린 포뮬러를 리버스 엔지니어링하여 제공합니다. 병 렌더링 시스템을 통해 10분 안에 제품을 출시하세요. 재고가 필요 없습니다. 인쇄 및 배송을 포함한 모든 주문 처리는 플로리다에서 담당합니다. 고급 패키지에 브랜드를 새겨 세럼, 모이스처라이저, 클렌저, 탤로우 제품을 출시해 보세요. 인플루언서, 기업가, 다단계 판매(MLM)에서 독립하려는 분들에게 완벽한 솔루션입니다.
- AI 디자이너가 빠르면 5분 안에 로고, 브랜드, 라벨을 제작해 줍니다.
- 클릭 한 번으로 내 브랜드 제품을 Shopify 스토어에 바로 게시할 수 있습니다.
- 브랜드가 완벽하게 적용된 모든 제품을 인쇄, 포장하여 고객에게 배송해 드립니다.
- 재고 없이 즉시 판매하세요. 당사에서 제품을 생산하고 배송해 드립니다.
- 플로리다에서 정성껏 만든 새로운 클린 포뮬러가 지속적으로 추가됩니다.
자동으로 번역된 텍스트 포함
언어
영어
이 앱은 한국어로 번역되지 않았습니다
다음과 호환:
범주
요금제
비즈니스에 가장 적합한 요금제를 선택하세요.
매월
$67 /월
기능
- 5분 만에 AI가 브랜드 제작
- 재고 없음(고객에게 직접 배송)
- 모든 제품에 맞춤형 브랜딩 적용
- 클릭 한 번으로 스토어에 게시
- 자동 3D 목업 렌더링
- 새로운 클린 포뮬러 지속 추가
- 대행 서비스 옵션 제공
10일 무료 체험
자동으로 번역된 텍스트 포함
모든 비용은 USD(으)로 청구됩니다. 반복 요금 및 사용 기반 요금은 30일마다 청구됩니다. 모든 요금제 옵션 보기
리뷰 (17)
Have been using this app for around 2 months already and loving all about it: the simplicity, practicality, modernity. Have ordered products for myself and have already tested and enjoying the high quality of natural ingredients. Definitely a true, honest recommendation.
If you are ready for your own beauty line this app is great. Good support options to do it yourself or have things done for you. Great company. Learning a lot . Products are on point. I use the products and launching as well.
This platform seems to be on an very early stage. I Placed an order on September 3rd for a sample product, it's the 8th today and not even a tracking # or an email on response.
Any question asked through the chat gets a very delayed response so you most likely are going to miss it. I wanted to use it but my customers are used to faster orders.
지원
앱 지원은 BeautyBoss에서 제공합니다.
개발자
3360 Scherer Dr., St. Petersburg, FL, 33716, US
출시됨
2024년 2월 7일
데이터 액세스
이 앱이 회원님의 스토어에서 작동하려면 다음 데이터에 액세스해야 합니다. 개발자의 개인정보처리방침 에서 그 이유를 알아보세요.
고객 데이터 보기:
민감한 데이터, 장치 및 활동 데이터
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민감한 데이터
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직원 및 참여자 데이터 보기:
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