文章 情感故事

正文

别傻了,几百块就想满分顶级天菜?丨夜店混圈(下)

编辑:罗宾2021-04-26 10:21:041782

  昨天,发布了:蹦迪就是为了上头,撩妹是伪命题丨夜店混圈(上)看完后,现在问大家一个问题:你为什么要去夜店追女生?

  估计问题的答案千篇一律,无非是夜店的女生漂亮啊,夜店好玩容易约出女生啊,气氛好容易升高关系啊。

  这些在我看来,都是门外汉的见解。

  能够玩转夜店同时追到女生,其实是对自己追女能力的一个跨越式的提升。

  经过多年实践,我发现追女的模式会有多个维度的差别,大家可以结合自己的情况,去判断自己处于哪个状态。

  一维模式

  这个世界绝大部分男人都是这种模式,即和女生一对一相处。

  很多追到过很多妹子的所谓高手,也都会一直处于这种模式。

  一维模式是一个锻炼自己基础能力的好地方,但缺陷也很明显,即只能单线程操作,无法令你同时面对多个女生。

  从效率上来说,你经常会遇到花了时间和女生出去,结果今天一无所获的情况。

  有可能是你约错了人,也有可能是女生暂时不想和你提升关系。

  举一个例子,你就能判断你处于哪个模式,目前有三个女生都愿意和你出来,但你不清楚她们是不是喜欢你,你会选择:

  1 时间管理,分不同的时段和她们见面

  2 安排个局把她们都约出来

  如果选一的同学,就处于一维模式。

  当然不是说一维模式不好,一维模式也有他自己的好处和适用人群。

  遇到对待感情认真,或是很喜欢你的女生,或是你喜欢的女生,想和她好好谈个恋爱,或是你没有时间精力或是能力组局,一维模式就很适用,毕竟绝大部份人都是在一维里面打转转。

  但如果你想突破自己,大幅度提高自己追求女生的能力和社交直觉,就必须进入多维模式进行锻炼(即在社交聚会中去吸引女生,而夜店就是进行多维模式锻炼的最好场合)。

  ▼

  先讲一个故事,是关于我的领导老王的。

  前段时间在深圳,老王约了一个妹子出来,国外留学回来的,哥伦比亚大学的高材生,外表没得挑。他约了妹子单独出去喝酒,地点在贰麻酒馆。

  然而,当他使出了浑身解数撩这个妹子,两个人都喝的酒过三巡之后,女生还是磨磨唧唧不肯跟他走。

  相信大家都遇到过这种问题,即使追女强如老王,也会有在一维模式下搞不定的妹子,那这个时候,该怎么办呢?

  无非就是几个,转场,冷冻,甩态度,下次再约等等,这就是在一维的模式里面打圈圈。

  这就是应了那句名言:处于低维度的是永远理解不了高纬度的。

  当时的情况,就是老王给我打了一个电话,只有简单一句话,我和朋友在喝酒,安排个局吧。

  我当时身边还带了一个女生约会,一个学员在旁观学习,我又是怎么做的呢,那就是马上想办法构建出一个二维的场景。

  在你和女生一对一约会的时候,你能够展示的价值,其实是极其有限的。

  她只能看到你还不错的外表,算是幽默风趣的谈吐,得体舒适的着装。

  但其他的呢,你的过往经历,你的财富地位,你的社交能力,你的受欢迎程度。

  如果靠自己来口述,会显得很刻意的自吹自擂,而如果不做呢,又无法继续提升对女生的吸引力。

  这就是单独约会的弊端,因为人的很多潜在价值,一定要在合适的社交场合体现。

  而夜店,恰恰就是这样的一个很好的载体。

  我紧急联系了当时深圳最大的夜店,superface的营销拿了一张A卡,大概是二环的位置。

  取了存酒,又买了个特价野格套餐,总共花销888。

  凭借多年打交道的关系,给我们摆了一个神龙套,赠送了几瓶香槟,单从位置酒水的角度来看,还是很排场的。

  半个小时后,当我赶到那里的时候,一切都已就绪。

  又过了一会儿,老王带着女生姗姗来迟。两个人依然是那种状态,似乎谁也不想走,又似乎在彼此嫌弃对方。

  我恭敬的带着营销,把老王迎接到卡座上,并殷勤的向她们敬酒,打招呼,并在和女生的交流中,侧面帮老王做了一轮社交认证。

  接下来,我又约了几个这里的氛围组女生,颇为漂亮的那种,来到我们的卡座。

  又过了一会儿,局面就变成了,老王,我,学员,殷勤劝酒的营销,4个男人。

  我的妹子,老王的妹子,另外还有6个氛围组妹子,总共是8个女生,其中一个是那里的营销副总——一个肤白貌美大长腿,睡过我们好几个往届学员的渣女,偏巧她今天又看上老王了。

  于是老王在一个小时之内,把单独面对一个妹子,这个妹子还磨磨唧唧的状态,变成了身边有僚机,有小弟,有除了她之外还有若干好看妹子包围着他,这样的状态,这就是所谓的高维模式。

  我帮老王构建了一个高维度的撩妹环境,然后他将会利用这个环境,对之前的女生做降维打击。

  举个形象的比喻:

  和女生一对一约会,就像是两个人在pk,比拼枪法。

  当女生是个壁垒森严,防守严密的碉堡时,你单单靠手里的小米加步枪,就是累死,也难以撼动别人。

  而将单独约会升级为夜店玩耍,相当于召唤了立体化的火力。

  DJ,音乐,灯光舞美,就是卫星雷达,舆论声援。

  源源不断的美酒,就是持续供应的汽油粮弹。

  你的男生女生朋友,就是坦克大炮机械化装备的友军,为你提供源源不断的火力支援。

  在这种情况下,才有可能攻陷,原本靠小米加步枪,永远无法攻陷的坚城。

  又过了一会儿,局面变成了这样,几个我约来的漂亮的气氛组女生在桌子上使劲摇头带动着气氛,老王在卡座上,和两个妹子左拥右抱。

  右手和副总十指相扣,左手把留学妹子抱着,在那里舌吻。而那个副总,扭着头一副视她们而不见的样子。

  再后来,他们三个加我和自己的妹子,5个人去了老王的洲际酒店轰趴,这就是另一个故事了。

  这就是我们眼中的夜店追女,核心总结:

  竭尽所能,利用一切可利用的资源,最大化展示自己的社交价值,提升吸引力,同时制造上头的情绪,从而让女生对你产生爱慕的感觉,仅此而已。

  异性之间的好感提升,从本质上来说,就是取决于两点:

  一个是价值吸引,包括你的颜值,财富,社交,以及处事的情商;一个是情绪吸引,即和你在一起,能量的高低,他感受到的快乐。

  前者决定爱情扎下的根有多深,而后者决定爱情上升的速度有多块。

  夜店,恰好可以充分提供这两者,当然是你有丰富的经验,能够玩转的前提下。

  所以为什么很多富人愿意在夜店一掷千金,为什么很多帅哥在夜店很受女生追捧,就是因为夜店本身就是一个快速彰显价值的地方。

  而我们和这两类人不同的是,我们还要通过构建好的娱乐环境来凸显自己的办事能力。

  通过彼此之间默契的配合,互相提社交认证,来凸显彼此的社交价值。

  通过身边的优秀男生朋友,来体现自己的朋友圈子品质。

  通过身边的优秀的女生朋友,来展现自己被异性青睐的特质,也就是所谓的预选。

  再通过对玩耍过程的精细控制,来创造最开心最上头的氛围,最大化的照顾好女生,提升她们感受,拉高她们的情绪能量。

  至于最后追到女生这个结果,反倒是顺其自然,不用刻意追求了。

  那这两者要如何做到呢?

  当你约好了志同道合的朋友,约来了不少好看而心仪的女生,定好了合适的位置,摆够了足够喝上头的美酒的,穿起帅气战袍,喷上迷人的香水,潇洒步入夜店大门的时候,故事其实才刚刚开始。

  接下来就是凝结几年心血,总结出来的,夜店的高端职业玩法:盆栽理论。

  虽然有物化人类的嫌疑,但除以之外实难找到更贴切的比喻方法,就姑且为之吧。

  在这个理论中,组局者,也就是你和你的男生兄弟们,我们称之为园丁。

  你们约来的女生,我们称之为种子。而你们的卡座,就是一块大型的田地。

  DJ,灯光,音响,就是阳光雨露。

  你们准备的酒水,就是最好的肥料。你们要做的事情,包括下面这些:

  1 照顾好每一个来到卡座的女生,和她的朋友,要做的事情包括接引她来到你们的卡座,并带她进来,安排一个相对舒适的位置给她们。

  2 介绍你的男生和女生朋友和她们认识,表示出对她们的欢迎,喝一杯见面酒。

  3 带领她们参与到游戏中来,并让有余力的男生或者女生朋友照顾她们一下,带着一起玩,逐步融入到团体中来。

  4 再有新约来的女生到场,重复上述过程。

  怎么样,是不是就像是勤劳的园丁,在自己的田地上,播下一颗颗种子,然后创造出合适的环境,浇水施肥,以助其生根发芽,茁壮成长。

  5 在玩耍的过程中,仔细关注并照顾女生的情绪。

  这个过程,就像是给你的田地翻土施肥,拔出杂草。

  有些女生比较拘谨内向,你就要多多热情,让她们有被重视的感觉,不会感觉到别扭;

  有些女生比较外向爱玩,就可以让她们多照顾那些拘谨的女生,毕竟来自女生的亲切带领和照顾,会让她们比较容易接受。

  然而,如果遇到一些孤芳自赏,自以为是,装逼搞行情,破坏场内气氛的女生,就要礼貌的将她们安排到偏僻一些的地方,甚至请出卡座,省的影响其他靠谱女生的发育。

  这样,在你和你的同伴的不懈努力,殷切照顾之下,所有认识或者不认识的男女生朋友,大家都会慢慢的放下戒备,愉快的一起玩耍。

  而在酒精和音乐的加持下,这种融洽的气氛会更一步增大,最后演变成集体性的狂欢上头。

  就比如去年我们在深圳线下组织的夜店社交局一样。

  记得前面说的夜店的几个时段吗?

  没错,在预热时段,尽力让提前约好的女生尽快到场。

  在开场阶段,带领大家玩游戏,逐渐融入,制造快乐融洽的气氛。

  在高潮阶段,放大心仪女生对你的好感和情绪。

  而在最后结尾的阶段,就抱着无心插柳柳成荫的心态,去迎接一份惊喜好了。

  能收获爱情,固然不虚此行,但即使一无所获,你还收获了一晚上的开心,和大量朋友的友谊,何乐而不为呢。


免责申明:部分文章和图片来源于网络,如本站文章和图片涉及版权等问题,请联系本站,会尽快修改删除处理。

智能推荐