Vikram Vedha Day 7 Box Office Collection: विक्रम वेधा बॉक्स ऑफिस पर अच्छा प्रदर्शन कर रही है. फिल्म ने छठे दिन ₹ 7 Cr (early estimate) बॉक्स ऑफिस कलेक्शन किया है. फिल्म ने वर्ल्डवाइड ₹ 80 Cr से अधिक की कमाई की है. आइए आज जानते है, विक्रम वेधा के सातवें दिन का बॉक्स ऑफिस कलेक्शन और ऑक्यूपेन्सी.
Vikram Vedha 7th Day Collection: रितिक रोशन और सैफ अली खान स्टारर फिल्म विक्रम वेधा सातवें दिन ₹ 6 Cr नेट बॉक्स ऑफिस कलेक्शन कर सकती है।
Vikram Vedha Day 7 Box Office Collection
Here is Vikram Vedha Day 7 India Nett Box Office Collection:
| Day | Collection | Change (+/-) |
|---|---|---|
| Day 1 (1st Friday) | ₹ 10.58 Cr | – |
| Day 2 (1st Saturday) | ₹ 12.51 Cr | +18.24% |
| Day 3 (1st Sunday) | ₹ 13.85 Cr | +10.71% |
| Day 4 (1st Monday) | ₹ 5.39 Cr | -61.08% |
| Day 5 (1st Tuesday) | ₹ 5.77 Cr | +7.05% |
| Day 6 (1st Wednesday) | ₹ 7.21 Cr | +24.96% |
| Day 7 (1st Thursday) | ₹ 6 Cr *may earn | |
| Total | ₹ 61.31 Cr |
- Vikram Vedha 7 Days India Net Collection: ₹ Cr
- Vikram Vedha 7 Days India Gross Collection: ₹ Cr
- Vikram Vedha 7 Days Overseas Collection: ₹ Cr
- Vikram Vedha 7 Days Worldwide Collection: ₹ Cr
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Vikram Vedha 7th Day Advance Booking: ₹ 69 Lac [34767 tickets sold]
Vikram Vedha Day 7 Hindi Occupancy in Theatres
Here is Vikram Vedha 7th Day Morning, Afternoon, Evening, and Night Show Occupancy in Theatres:
| Time | Occupancy |
|---|---|
| Morning Shows | 7.29% |
| Afternoon Shows | 9.12% |
| Evening Shows | 11.92% |
| Night Shows | N/A |
Vikram Vedha Info
विक्रम वेधा (Vikram Vedha) हिन्दी भाषा की एक्शन-थ्रिलर फिल्म है जिसे पुष्कर-गायत्री ने लिखा और डायरेक्ट किया है. यह फिल्म 2017 की आर.माधवन और विजय सेतुपथी स्टारर ब्लॉकबस्टर विक्रम वेधा का रीमेक है जिसे पुष्कर-गायत्री ने ही निर्देशित किया था. विक्रम वेधा (2022) में रितिक रोशन, सैफ अली खान, राधिका आप्टे, रोहित सराफ़ और योगिता बिहानी मुख्य भूमिका में है. फिल्म का प्रोडक्शन YNOT Studios, Friday Filmworks, TSeries और Reliance Entertainment ने किया है.
Disclaimer: The Box Office Data for this movie are compiled from various sources and by our own research. These can be approximate. We do not make any claims about the authenticity of the data.
