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而当乘客成功叫车后，移动端APP会即时显示司机的个人信息、车型车号、预计到达时间和预计花费、司机的过往服务评分及显示车辆和乘客距离等信息的实时地图等。
在车辆行驶途中，移动端APP具有实时信息追踪功能。
这些创新降低了由信息不对称带来的出行风险并提高了服务质量。
最后，在乘客到达目的地后，平台会自动从绑定的银行卡上扣除相应车费，并且鼓励乘客和司机互评，使得交易双方的有效信息可以得到积累和沉淀。
下图总结了这些创新在“剔除-减少增加-创造”
四个环节上是怎样彻底改变了传统出行模式的。
以神州专车为代表的另一类新出行企业在“减少-增加-创造”
等环节上几乎完全一致。
不同之处在于神州专车在供给端上选择组建自主车队（自主平台），以便更好地保障服务质量，降低风险的同时提高顾客生产率和方便性。
将上述两类新出行企业的价值曲线与传统出租车价值曲线进行对比，可以形成如下价值主张因素分析图：
■蓝海转型对传统行业的改造及其风口
从上述分析来看，传统出行市场及其竞争战略的痛点可以总结为只重视交易服务过程，而忽略服务之前供需双方必须要经历的搜索匹配环节和服务完成之后可能的反馈信息环节。
例如在出租车服务中，交易服务过程仅仅是简单的上车服务-下车收费。
其搜索匹配过程是随机的，其后续反馈环节也没有有效的信息积累和学习过程。
而新出行企业的蓝海方案可以总结为重视“匹配-服务-反馈”
这整个流程，并利用对匹配和反馈机制的创新来极大提升服务阶段的方便程度和服务质量。
例如，在匹配机制上，利用动态定价模型将供需双方的要求有效匹配在一起，可以有效提升服务的效率（如降低甚至消除获得服务时的不确定性、缩短等待时间等）和质量（如降低司机绕道和拒载的可能性）。
而在反馈机制上，通过评价体系来实现对供方的约束，可以极大推动其主观能动性和服务的质量。
针对搜索匹配环节进行的两大创新，直接在传统出行行业中创造出了新兴的风口企业。
这一蓝海转型对于洞察其他传统行业的痛点，及其可能针对这些痛点而发展兴起的其他风口企业是很具有启发性的。
匹配搜索环节的不足和反馈信息机制的缺失是造成很多传统行业效率低下的重要原因。
比如传统的线下招聘市场，受制于时间、空间及信息流通的有限性，招聘效率十分低下。
传统的竞争战略虽然指出可以利用成本战略和差异化战略来实现市场优化，但传统竞争战略同样存在着重视服务环节而忽视搜索匹配和反馈信息环节的问题。
视野上的先天不足，再加上搜索匹配环节和反馈信息环节很难清晰定价，使得传统战略无法有效解决由资源不匹配、供需双方信息不对称等特征造成的市场效率低下的问题。
因此，传统行业面临的痛点和问题长期得不到有效的改善和解决。
可以说，如何在匹配搜索工具和渠道上进行突破和创新以及如何增进信息沟通和沉淀、实现反馈的积累和学习是很多传统行业实现转型和升级必经的蓝海转型之路。
由于匹配搜索在理论和实践上的重要意义，2012年诺贝尔经济学奖就专门颁发给了埃尔文·罗斯和罗伊德·沙普利两位教授，以表彰他们在匹配理论及其市场设计方面作出的巨大贡献[1]。
他们的研究对怎样在传统行业营建蓝海转型具有重大的指导意义。
同时，将供需双方的要求匹配在一起的（双边）市场也经常被称为“平台”
。
2014年诺贝尔经济学奖获得者让·梯若尔是双边市场和平台动态匹配定价研究方面的先驱。
他在2003年率先阐述了平台上最优的动态定价策略。
而在实际应用中，企业通常会向双边市场中的一方倾斜，向其提供相对有利的交易条件。
例如中国新出行领域的运营模式主要有自由平台和自主平台两种模式。
前者以滴滴和Uber为代表，由新出行企业搭建平台以吸引私家车加盟，其运营成本较低、扩张迅速，但企业所面临的政策风险较大。
后者以神州专车为代表，由新出行企业自己购置汽车或与汽车租赁企业合作，聘请专车司机为用户提供服务，运营成本较高，但能较好地保障服务质量，用户黏性较高。
由于“匹配-服务-反馈”
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