以上技术的目标都是为了更加精准和个性化地满足用户需求，提升用户体验，增加销售额。
电商的精准营销与个性化推荐技术是指通过分析用户的消费行为、兴趣偏好、购买历史等数据，利用算法和人工智能技术，实现针对性的广告推送和商品推荐，提高用户的购物体验和购买转化率。
具体的技术包括：
1. 用户画像建模：通过收集用户的个人信息、浏览行为、购买记录等数据，生成用户画像，了解用户的性别、年龄、职业、兴趣爱好等特征，为后续的精准营销和推荐提供基础。
2. 数据分析与挖掘：通过大数据分析和机器学习算法，对大量的用户数据进行挖掘和分析，找出用户的消费规律、购买意向等信息，为后续的个性化推荐提供依据。
3. 精准广告投放：根据用户的画像和兴趣标签，对广告进行精准定向投放，将相关性较高的广告展示给目标用户，提高广告点击和转化率。
4. 个性化商品推荐：通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据，为用户推荐个性化的商品，增加用户购买的可能性，提高销售额。
5. 实时推荐系统：通过实时监测用户的行为，及时更新推荐结果，为用户提供实时、个性化的商品推荐，提高用户的购买决策速度和满意度。
6. 社交推荐：通过分析用户的社交网络，挖掘用户的兴趣圈和社交关系，为用户的朋友推荐适合的商品，增加用户对广告和推荐的信任度。
以上技术的目标都是为了更加精准和个性化地满足用户需求，提升用户体验，增加销售额。