电子零售系统可以通过分析销售数据和客户行为来帮助管理者制定决策。首先，销售数据分析可以帮助管理者了解产品的销售情况，包括哪些产品畅销，哪些产品滞销，从而调整库存和采购计划。其次，销售数据还可以帮助管理者进行销售预测，为促销活动和市场营销策略制定提供依据。另外，通过客户行为分析，管理者可以了解客户的购买习惯、偏好和行为特征，从而精准定位目标客户群体，个性化推荐产品和定制营销方案。此外，还可以通过客户行为分析发现潜在的交叉销售机会和客户忠诚度，为客户关系管理提供支持。最后，电子零售系统还可以利用数据挖掘和机器学习技术，深入分析销售数据和客户行为，发现隐藏的规律和趋势，为管理者提供更深层次的决策支持。
举例来说，电子零售系统可以分析某款产品的销售数据，发现在某个特定时间段或者地域销售量明显增加，管理者可以据此调整供应链和营销策略。又如，通过客户行为分析，发现一部分客户对某类产品有特别高的偏好，管理者可以针对这部分客户推出定制化的促销活动，提高销售额。
因此，电子零售系统通过销售数据分析和客户行为分析，可以为管理者提供客观数据支持，帮助他们制定更加科学、有效的决策，提高企业的运营效率和盈利能力。