电子零售系统可以通过以下几种方式来支持个性化推荐和营销：
数据分析：利用用户的历史购买记录、浏览行为、喜好等数据进行分析，从中挖掘用户的偏好和需求，为其推荐个性化的产品和服务。
个性化推荐引擎：搭建个性化推荐引擎，通过机器学习算法和数据挖掘技术，为用户推荐他们可能感兴趣的产品，提高购买转化率。
A/B测试：通过A/B测试，对不同的个性化推荐策略进行实验和比较，找出最有效的推荐方法，不断优化推荐系统的效果。
个性化营销活动：针对不同用户群体，设计个性化的营销活动和促销策略，满足用户的个性化需求，提高用户参与度和消费频次。
社交化推广：通过用户社交网络的数据分析，进行个性化的社交化推广，例如利用用户的社交关系网络，向用户推荐他们朋友喜欢的产品和服务。
跨渠道个性化推荐：整合线上线下渠道的数据，实现跨渠道的个性化推荐和营销，为用户提供一致的个性化体验。
例如，亚马逊的个性化推荐系统通过分析用户的购买历史和浏览行为，向用户推荐他们可能感兴趣的产品，并通过不断优化推荐算法，提高了销售转化率。
综上所述，电子零售系统可以通过数据分析、个性化推荐引擎、A/B测试、个性化营销活动、社交化推广和跨渠道个性化推荐等方式来支持个性化推荐和营销，从而提升用户购物体验和销售业绩。