“我們每月開放15到20座建筑，”WeWork 首席技術官 Shiva Rajaraman 說。“我們可以通過機器學習來自動化或增強一個人的任何東西，我們將所有數據集中在一個中心位置并開始創建引擎。這是今天成功擴展的關鍵。當我們考慮企業時，我們會退一步說出我們的Google Analytics for commercial space是什么?“

WeWork的首席技術官Shiva Rajaraman 在Bloomberg的采訪中討論了WeWork如何利用技術徹底改變全球辦公空間：

當我們考慮WeWork時，有三種功能。一個是我們如何提供空間即服務?如果你只是想想它真的很基礎。您在尋找您需要的位置嗎?你在哪里需要它?你需要多長時間?它有不同的定價模型嗎?我們所做的一件事就是有效地利用了所有這些空間并將其放入一個大型數據庫中，我們開始根據我們在市場上看到的內容來塑造它。其中一些只是在一天結束時定價自動化。其中一些是我們如何實現建筑物供應鏈的自動化?

我們每月開放15至20幢建筑物。我們可以通過機器學習來自動化或增強一個人的任何東西，我們將所有數據集中在一個中心位置并開始創建引擎。這是今天成功擴展的關鍵。最具技術挑戰性的是運營規模。如果你退后一步，你不希望有很多變化。你想退后一步說：“嘿，我能按時按照人們的需要按時交付這座建筑嗎?”這就是你需要的運營技術真正起作用的方式，而這種技術通常在過去沒有用過。

戰略方面的關鍵之一是，當我們看到這種需求并且我們開始在不同領域獲得臨界質量時，我們能否稍微破壞商業模式?讓我給你舉個例子。如果你在韓國首爾采取像GE Health這樣的人，他們就沒有充分利用房地產。我們重新設計，以便他們可以更靈活地使用它。我們還創建了一個名為City Pass的新會員，讓所有員工都可以訪問整個首爾的WeWork。現在他們可以去更高效的地方。我們現在正在關注的一個關鍵問題是，密度會轉化為有趣的會員資格，從而提高人們的工作效率嗎?

讓我們來談談創建我們可以開始向企業提供的結構的并購。當我們考慮企業時，我們會退一步說：“我們的Google Analytics用于商業領域是什么?”我們能否幫助這些企業通過房間預訂(服務)等方式創造良好的工作場所體驗，以了解他們如何利用空間因此，如果需要，他們可以按需使用WeWork。如果他們正在尋找新的市場來擴展，我們也可以幫助他們在未來成長。