界面新聞記者 | 程璐
界面新聞編輯 | 文姝琪
東南亞這片電商熱土正在進入新一輪競爭周期。在Shopee、Lazada和TikTok Shop “三足鼎立”的格局下，平臺之間的差異化戰略逐漸清晰。
雙11前夕，阿里巴巴旗下東南亞電商平臺Lazada宣布與天貓打通，推出“一鍵輕出海”項目，旨在推動天貓品牌輕成本地快速進入馬來西亞、新加坡、泰國、越南、菲律賓五個東南亞市場。
該項目將于今年雙11期間首次落地，品牌可在參與天貓國內大促的同時，同步在Lazada的品牌商城LazMall上線運營。這一動作透露出阿里想要采用生態協同打法做國際電商的思路。
根據墨騰創投發布《2025東南亞電商報告》顯示，2024年東南亞平臺電商GMV達到1284億美元，其中Shopee、Lazada和TikTok Shop呈現三足鼎立格局，三平臺瓜分了東南亞超過80%市場。
今天東南亞的市場競爭程度絲毫不輸國內，且已經告別了粗放擴張階段，要求更多的精細化運營能力，拼多多海外電商Temu也試圖以低價打入，但一直效果有限。
面對東南亞的紅海競爭，各家策略逐漸清晰：處于守擂位置的Shopee選擇重點發展利潤更高的廣告業務，并持續投入物流網絡建設；挑戰者TikTok Shop則依靠社交電商的優勢正快速擴張；而Lazada則選擇聚焦品質商品供給和用戶體驗提升，走品牌化發展路線，此前已在2024年7月拿下了首個單月盈利。
在與包括界面新聞在內的媒體交流時，Lazada總裁千城指出，東南亞平臺玩家中，Lazada的客單價在東南亞平臺中是最高的，品牌用戶的滲透率也是最高的，這與平臺過去的積累有關。
成立于2012年的Lazada是東南亞最早的電商平臺之一，2016年阿里投資控股后，引入第三方賣家的平臺模式，商品SKU快速擴張。2018年，Lazada率先在東南亞推出了商城業務（LazMall），確立品牌化方向，雖然當時Lazada較早捕捉到品牌化的趨勢，但是時機、市場、線上滲透以及賣家供給都沒有完全做好準備。
到今天，東南亞電商市場還在持續增長，據估算整體規模已達約1500億美元。與此同時，該地區擁有約7億人口，其中具備品質消費能力的中產人群約1.5億，但電商滲透率仍處于較低水平，品牌化線上消費更是剛剛起步——品牌商品在電商總交易額中的滲透率僅為10%至30%，遠低于中國市場超過50%的水平。
這一差距也被Lazada視為未來增長的核心機會。千城提到，當年天貓（品牌商城）的增長，就是在國內捕捉到了同樣的趨勢，今天東南亞的時機恰如當年。Lazada可以依托阿里生態在國內供應鏈、技術、組織方面的協同優勢，尋找差異化競爭點。
而就在不久前，速賣通也推出品牌出海計劃，招募天貓品牌商家來爭奪中高端市場。
千城告訴包括界面新聞在內的媒體，今天團隊的能力已經做好準備，與天貓的聯動，正是為了將天貓成熟的品牌資源與運營經驗系統化地對接到東南亞，補齊本地品牌供給的短板。
“一鍵輕出海”項目的核心在于“輕”字。過去，品牌若想進入東南亞市場，常面臨選品難、物流復雜、多語言運營、售后保障等多重門檻，且需要組建本地團隊或依賴代理機構，試錯成本高、啟動周期長。
而在新合作模式下，天貓商家僅需在后臺授權，系統即可自動將其在天貓的店鋪、商品、庫存、價格及營銷活動鏡像復制至Lazada平臺，生成一個完全同步的LazMall品牌店鋪，AI技術將自動完成商品詳情頁的翻譯與圖文本地化適配功能。
物流方面，商家只需將訂單商品發送至國內指定中轉倉，后續跨境運輸、本地配送及退換貨服務全部由Lazada承接。阿里希望，用零門檻、零海外團隊投入的情況下，讓商家在東南亞實現低成本快速試水。
界面新聞了解到，這個項目背后有賴于天貓與Lazada在組織層面的跨BG深度協同。千城告訴界面新聞，品牌招商環節不再由Lazada獨立推動，而是由熟悉品牌現狀和運營需求的天貓行業小二深度參與推薦，有信任基礎，合作效率提升。
千城強調，其中的核心差異在于，以前很多跨境電商生意都是貨通模式，“品牌沒有感覺到自己是品牌的owner，只是把商品的所有權交出去，但今天品牌具有自主運營權。”
通過復用天貓已被驗證的商家資源、商品數據與運營鏈路，Lazada能夠以較低邊際成本快速擴充品牌供給；而對天貓品牌而言，則是借助平臺低風險試水海外市場。
值得注意的是，該項目在品牌上會有所挑選，會基于對東南亞各細分市場的商機分析，定向邀約那些在當地存在明確需求缺口、且與現有本土品牌形成差異化互補的品類和品牌，以聚焦增量市場。
盡管平臺拿出了相當的決心，但在東南亞開展品牌戰略化之路并非一片坦途。整個平臺UI、APP能否符合品質化的體驗，商品信息標準化、品牌服務的背書，以及每個品類的核心戰略制定，甚至如何平衡國際品牌在全球的定價體系，如何讓更多非標品類也能“輕”起來進入東南亞，都是Lazada未來的挑戰。
現階段，該項目能否快速在東南亞拿到結果，有待今年雙11的數據驗證。