Данные по API теоретически поступают с небольшой задержкой. Иногда задержка может быть значительной.

Пример

Возьмем все заказы за 19 декабря 2024. На следующий день 20.12.2024 выгружается 1254 заказа. Через день 21-го будет уже 1631 заказ от 19 декабря 2024. И даже спустя 8 дней добавится 2 заказа от той же даты 19 декабря 2024.

Пример показывает, что задержка данных может быть очень значительна. На следующий день после даты заказа почти четверть заказов недоступна по API. Только через день от даты заказа 99,5% заказов выгружаются по API. Оставшиеся 0,5% могут появляться в течение следующих 2 недель.

Рассчитать задержку данных по API в вашем личном кабинете можно с помощью приведенного в приложении кода.

В другое время, в другом ЛК или на другом маркетплейсе задержки могут иметь другой характер. Этот показатель полезно наблюдать для каждой выгрузки для определения актуальности данных.

Сервисы аналитики маркетплейсов обычно дают аналитические показатели за предыдущий или даже за текущий день (и не только популярная рука-на-пульсе). При этом, как правило, характер задержки этих данных пользователю не сообщается. В результате пользователи могут оказаться в ситуации, когда оперативные решения систематически принимаются на основе показателей, на четверть отличающихся от актуальных значений вследствие задержки данных в API.