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19/09/13 Sales Division A Division B Division C Division D The Presenta+on CODE Division E Division F Lars Sudmann Division G


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19/09/13 ¡ 1 ¡

The ¡Presenta+on ¡CODE

Lars ¡Sudmann ¡ mail@lars-­‑sudmann.com ¡ Twi9er: ¡@larssudmann ¡ ¡

  • Flickr/Andy_Magee ¡

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Division ¡A ¡ Division ¡B ¡ Division ¡C ¡ Division ¡D ¡ Division ¡E ¡ Division ¡F ¡ Division ¡G ¡ AGENT POLLEN & FLOWER CHARACTERISTICS ENDUCER/ ENTICEMENT OTHER Wind Abundant, smooth, small pollen grains Dull colored flowers, small or absent petals, sexes often separate; well-exposed stamens and stigmas None More common in temperate regions than tropical Beetles Large flowers borne singly, or small and aggregated into inflorescence, white or dull color, strong odor (spicy, fruity or fetid, not sweet) May secrete nectar, or the petals or specialized food bodies eaten directly` Bees and other Hymenoptera Showy, bright petal of yellow or blue color; nectarines at base of corolla tube Nectar, pollen, sexual trickery Bees are most common pollinator worldwide. Birds Red and yellow, low odor; flower shape restricts access to nectar to appropriate animals only Heavy nectar loads Butterflies Similar to bee flowers, may include reds Nectar Moths Night flowering, heavy sweet fragrance, white or pale color Nectar Bats Large, strong flowers, dull colored, night opening, strong fermenting/fruit-like odors; Copious nectar Many bats eat pollen; pollen from bat-pollinated species tends to by high in protein compared to insect- pollinated plants.

Delivering Excellence through Passion ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

ACME, ¡Inc. ¡

Create ¡a ¡‘Win-­‑Win’ ¡SituaOon ¡

  • ParOcipaOon ¡provides ¡posiOve ¡exposure ¡for ¡the ¡

company ¡

  • Good ¡Public ¡RelaOons ¡
  • Educate ¡the ¡community ¡
  • ParOcipaOon ¡builds ¡a ¡stronger ¡work ¡force ¡
  • Technical ¡& ¡non ¡technical ¡development ¡
  • Enhances ¡personal ¡networking ¡
  • ACME’s ¡acOviOes ¡provide ¡input ¡in ¡shaping ¡policy ¡

& ¡developing ¡standards ¡

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19/09/13 ¡ 2 ¡

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“We ¡have ¡to ¡go ¡to ¡the ¡mee+ng, ¡ it’s ¡star+ng ¡in ¡5 ¡minutes…” ¡ “Oh…” ¡ ¡

Your objective

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19/09/13 ¡ 4 ¡

Exercise Tony Robbins

Source: TED.com – for demonstration purposes

Distill your key messages

CONTENT ¡ ORGANIZATION ¡ DELIVERY ¡ EFFECT ¡

World Championship Guy Kawasaki

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19/09/13 ¡ 5 ¡

Guide Your Audience

Situation Complication Solution Problem Options Proposal

Storyboard Storyboard your topic/idea

@larssudmann ¡ ¡

  • PechaKucha

style

@larssudmann ¡ ¡

  • Lars Sudmann

@ PK Maastricht 15 seconds per key message

CONTENT ¡ ORGANIZATION ¡ DELIVERY ¡ EFFECT ¡

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19/09/13 ¡ 6 ¡

Forget all Body Language “Laws”

DELIVERING A GREAT SPEECH The Body The Hands The Head First Impression

Ancient Statue & Repetitive Gesture Style Steve Ballmer Style

DELIVERING A GREAT SPEECH The Body The Hands The Head First Impression

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19/09/13 ¡ 7 ¡

Feedback

@larssudmann ¡ ¡

  • Audiences

Practice your talk

@larssudmann ¡ ¡

  • The Extra:

Passion

Audiences “When he speaks everybody can see that he is burning for his

  • subject. That convinces
  • thers“

Bosch CEO F. Fehrenbach over former BASF CEO J. Hambrecht

CONTENT ¡ ORGANIZATION ¡ DELIVERY ¡ EFFECT ¡

Reduce clutter from your slides

Integrated Pest Management - the three step pest situation assessment In a first step we need to analyze info from scouting and pest identification. The second step is the cost benefit analysis, where we need to assess the control cost vs. damage cost. After that, we should in a third step determine the exact need for pest control.

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Pest Situation Assessment: A 3-step approach

n Step 1: Analyze info from scouting and pest identification n Step 2: Cost Benefit Analysis

control cost vs. damage cost

n Step 3: Determine

need for pest control

Pest Situation Assessment 3-step approach

Analyze

info from scouting and pest identification

1

Cost Benefit Analysis control cost vs. damage cost

2

Determine need for pest control

3

Integrated Pest Management - the three step pest situation assessment In a first step we need to analyze info from scouting and pest identification. The second step is the cost benefit analysis, where we need to assess the control cost vs. damage cost. After that, we should in a third step determine the exact need for pest control.

Presentation on subject ABC

Financial implications of ABC This is to report the status of project ABC. There is very slow progress in project ABC. The project does not meet our business needs. A review
  • f the set up is required. A lot of money was wasted
  • n launching the project. We need more
involvement of the team members. ://www.flickr.com/photos/bernhardtsoccer ://www.flickr.com/photos/bernhardtsoccer
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Touch Turn Talk

¡ ¡ Redner ¡ Titel ¡ Thousand ¡ views ¡ Jahr ¡ Jahre ¡ Views ¡pro ¡ Jahr ¡ Lacher ¡ Minuten ¡ Lacher ¡pro ¡ Minute ¡ Giggle ¡ Minuten ¡ Giggle ¡pro ¡ Minute ¡ Total ¡ Minuten ¡ Total ¡pro ¡ Minute ¡ 1 ¡ Terry ¡Moore ¡ X ¡in ¡unknown ¡ 866 ¡ 2012 ¡ 0,5 ¡ 1732 ¡ 1 ¡ 3 ¡ 0,3 ¡ 2 ¡ 3 ¡ 0,7 ¡ 2 ¡ 3 ¡ 0,7 ¡ 2 ¡ Ma9 ¡Cu9s ¡ Do ¡something ¡new ¡30 ¡ 2700 ¡ 2011 ¡ 1 ¡ 2700 ¡ 4 ¡ 3,2 ¡ 1,3 ¡ 3 ¡ 3,2 ¡ 0,9 ¡ 5,5 ¡ 3,2 ¡ 1,7 ¡ 3 ¡ Terry ¡Moore ¡ How ¡to ¡Oe ¡your ¡shoe ¡laces ¡ 1330 ¡ 2005 ¡ 6 ¡ 222 ¡ 5 ¡ 3 ¡ 1,7 ¡ 3 ¡ 3 ¡ 1,0 ¡ 6,5 ¡ 3 ¡ 2,2 ¡ 4 ¡ Derek ¡Sivers ¡ How ¡to ¡start ¡a ¡movement ¡ 2200 ¡ 2010 ¡ 2 ¡ 1100 ¡ 5 ¡ 2,8 ¡ 1,8 ¡ 2 ¡ 2,8 ¡ 0,7 ¡ 6 ¡ 2,8 ¡ 2,1 ¡ 5 ¡ Joe ¡Sabia ¡ ¡ Tech ¡storytelling ¡ 800 ¡ 2011 ¡ 1 ¡ 800 ¡ 4 ¡ 3,5 ¡ 1,1 ¡ 5 ¡ 3,5 ¡ 1,4 ¡ 6,5 ¡ 3,5 ¡ 1,9 ¡ 6 ¡ Renny ¡Gleeson ¡ AnOsocial ¡phone ¡tricks ¡ 890 ¡ 2009 ¡ 3 ¡ 297 ¡ 3 ¡ 3,5 ¡ 0,9 ¡ 6 ¡ 3,5 ¡ 1,7 ¡ 6 ¡ 3,5 ¡ 1,7 ¡ 7 ¡ Arthur ¡Benjamin ¡ Teach ¡StaOsOcs ¡before ¡calculus ¡ 890 ¡ 2009 ¡ 3 ¡ 297 ¡ 2 ¡ 3 ¡ 0,7 ¡ 0 ¡ 3 ¡ 0,0 ¡ 2 ¡ 3 ¡ 0,7 ¡ 8 ¡ Eric ¡Berlow ¡ Simplyfying ¡complexity ¡ 630 ¡ 2010 ¡ 2 ¡ 315 ¡ 2 ¡ 3,2 ¡ 0,6 ¡ 1 ¡ 3,2 ¡ 0,3 ¡ 2,5 ¡ 3,2 ¡ 0,8 ¡ 9 ¡ Joe ¡Smith ¡ Paper ¡Towel ¡ 1050 ¡ 2012 ¡ 0,5 ¡ 2100 ¡ 6 ¡ 4 ¡ 1,5 ¡ 5 ¡ 4 ¡ 1,3 ¡ 8,5 ¡ 4 ¡ 2,1 ¡ 10 ¡ Renny ¡Gleeson ¡ The ¡404 ¡page ¡ 765 ¡ 2012 ¡ 0,5 ¡ 1530 ¡ 4 ¡ 3,8 ¡ 1,1 ¡ 5 ¡ 3,8 ¡ 1,3 ¡ 6,5 ¡ 3,8 ¡ 1,7 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Summe ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ 36 ¡ 33 ¡ 1,1 ¡ 32 ¡ 33 ¡ 1,0 ¡ 52 ¡ 33 ¡ 1,6 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Top ¡3 ¡Views ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ 11 ¡ 10,2 ¡ 1,1 ¡ 10 ¡ 10,2 ¡ 1,0 ¡ 16 ¡ 10,2 ¡ 1,6 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ Top ¡1 ¡View ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ 4 ¡ 3,2 ¡ 1,3 ¡ 3 ¡ 3,2 ¡ 0,9 ¡ 5,5 ¡ 3,2 ¡ 1,7 ¡

An ¡average ¡meeOng ¡

Analogies & Data comparisons

@larssudmann ¡ ¡

  • (Personal)

stories

@larssudmann ¡ ¡

  • …but…

…but…

…not any story

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19/09/13 ¡ 10 ¡

Pixar-Model

¡

Once ¡upon ¡a ¡Ome ¡there ¡was_____________ ¡ Every ¡day_____________________________ ¡ One ¡day_____________________________ ¡ Because ¡of ¡that_______________________ ¡ Because ¡of ¡that_______________________ ¡ UnOl ¡finally___________________________ ¡

CONTENT ¡ ORGANIZATION ¡ DELIVERY ¡ EFFECT ¡

What I have

Martin Luther King, Jr

  • I have a dream
  • I want to have it implemented asap

Analogy ¡ My ¡data ¡point ¡compares ¡to…. ¡ ____________________________ ¡ Story ¡ This ¡is ¡what ¡happened ¡ ____________________________ ¡ InteresOng ¡ Fact ¡ Did ¡you ¡know ¡that? ¡ ____________________________ ¡ Data ¡ Development ¡ Any ¡data ¡flow ¡that ¡I ¡could ¡show? ¡ ____________________________ ¡ Anything ¡ else? ¡ Any ¡other ¡interesOng ¡element? ¡ ____________________________ ¡